Je veux effectuer une régression linéaire très simple dans R. La formule est aussi simple que . Cependant, je voudrais que la pente ( ) soit à l'intérieur d'un intervalle, disons, entre 1,4 et 1,6.ay= a x + by=ax+by = ax + buneaa Comment cela peut-il être
J'ai besoin de calculer la distance de Mahalanobis échantillon dans R entre chaque paire d'observations dans une matrice n×pn×pn \times p de covariables. J'ai besoin d'une solution efficace, c'est-à-dire que seules n(n−1)/2n(n−1)/2n(n-1)/2 distances sont calculées et de préférence implémentées dans...
Lorsque vous construisez un biplot pour une analyse PCA, vous avez les scores PC1 de la composante principale sur l'axe x et les scores PC2 sur l'axe y. Mais quels sont les deux autres axes à droite et en haut de
Pour faire ce graphique, j'ai généré des échantillons aléatoires de taille différente à partir d'une distribution normale avec moyenne = 0 et sd = 1. Les intervalles de confiance ont ensuite été calculés en utilisant des seuils alpha allant de .001 à .999 (ligne rouge) avec la fonction t.test (),...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 5 ans . J'essaie de compiler une liste d'algorithmes de clustering qui sont:...
J'utilise scikit-learn de Python pour former et tester une régression logistique. scikit-learn renvoie les coefficients de régression des variables indépendantes, mais il ne fournit pas les erreurs standard des coefficients. J'ai besoin de ces erreurs standard pour calculer une statistique de Wald...
J'utilise cv.glmnetpour trouver des prédicteurs. La configuration que j'utilise est la suivante: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients")...
Considérons les deux distributions de probabilité suivantes P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 J'ai calculé la divergence Kullback-Leibler qui est égale à , je veux savoir en général ce que ce nombre me montre? En général, la...
Certains d'entre vous ont peut-être lu ce bel article: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Ne pas enregistrer les données de comptage par transformation. Méthodes en écologie et évolution 1: 118-122. Klick . Dans mon domaine de recherche (écotoxicologie), nous avons affaire à des expériences mal reproduites...
Supposons que j'ai des données avec deux groupes indépendants: g1.lengths <- c (112.64, 97.10, 84.18, 106.96, 98.42, 101.66) g2.lengths <- c (84.44, 82.10, 83.26, 81.02, 81.86, 86.80, 85.84, 97.08, 79.64, 83.32, 91.04, 85.92, 73.52, 85.58, 97.70, 89.72, 88.92, 103.72, 105.02, 99.48, 89.50,...
Dans la littérature sur le taux d'erreur au niveau de la famille (FWER) et sur le taux de fausses découvertes (FDR), des méthodes particulières de contrôle du FWER ou du FDR conviennent aux tests dépendants ou indépendants. Par exemple, dans l'article de 1979 "Une procédure de test multiple à rejet...
J'aimerais détecter des changements dans les données de séries chronologiques, qui ont généralement la même forme. Jusqu'à présent, j'ai travaillé avec le changepointpackage pour R et les fonctions cpt.mean(), cpt.var()et cpt.meanvar(). cpt.mean()avec la méthode PELT fonctionne bien lorsque les...
J'utilise K-means pour regrouper mes données et je cherchais un moyen de suggérer un numéro de cluster "optimal". Les statistiques sur les écarts semblent être un moyen courant de trouver un bon numéro de cluster. Pour une raison quelconque, il renvoie 1 comme numéro de cluster optimal, mais quand...
Je voudrais trouver un moyen de quantifier l'intensité de la bimodalité de certaines distributions que j'ai obtenues empiriquement. D'après ce que j'ai lu, il y a encore un débat sur la façon de quantifier la bimodalité. J'ai choisi d'utiliser le test d'immersion de Hartigans qui semble être le...
Dans la littérature, je tombe parfois sur la remarque selon laquelle le choix de priors qui dépendent des données elles-mêmes (par exemple Zellners g-prior) peut être critiqué d'un point de vue théorique. Où se situe exactement le problème si le prieur n'est pas choisi indépendamment des...
J'ai récemment découvert comment modéliser des expositions dans le temps en utilisant le log (par exemple) du temps comme décalage dans une régression de Poisson. J'ai compris que le décalage correspond au fait d'avoir le temps comme covariable avec le coefficient 1. J'aimerais mieux comprendre la...
J'ai vu plusieurs fois des gens rejeter le nul dans un test de Dickey-Fuller augmenté , puis affirmer qu'il montre que leur série est stationnaire (malheureusement, je ne peux pas montrer les sources de ces affirmations, mais j'imagine que des affirmations similaires existent ici et là dans un ou...
Il existe d'importantes recherches contemporaines sur l'optimisation bayésienne (1) pour le réglage des hyperparamètres ML. La motivation principale ici est qu'un nombre minimal de points de données est nécessaire pour faire des choix éclairés sur les points qui valent la peine d'être essayés (les...
J'utilise un modèle logit. Ma variable dépendante est binaire. Cependant , j'ai une variable indépendante qui est catégorique et contient les réponses: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Donc, c'est ordinal ("quantitatif catégorique"). Je ne sais pas comment gérer cela dans le...
Quelle est la complexité temporelle de l' algorithme k -NN avec une approche de recherche naïve (pas d'arbre kd ou similaire)? Je suis intéressé par sa complexité temporelle compte tenu également de l'hyperparamètre k . J'ai trouvé des réponses contradictoires: O (nd + kn), où n est la cardinalité...