Questions marquées «r»

Je viens de penser à une façon soignée (pas nécessairement bonne) de créer des estimations de densité unidimensionnelles et ma question est: Cette méthode d'estimation de la densité a-t-elle un nom? Sinon, s'agit-il d'un cas particulier d'une autre méthode dans la littérature? Voici la méthode:...

Je considère un grand (mais fini) espace de modèles de complexité variable que j'explore en utilisant RJMCMC . Le prior sur le vecteur de paramètre pour chaque modèle est assez informatif. Dans quels cas (le cas échéant) devrais-je m'inquiéter du paradoxe de Jeffreys-Lindley favorisant les modèles...

Outre l'utilisabilité, existe-t-il une justification épistémique (mathématique, philosophique, heuristique, etc.) pour utiliser des antérieurs conjugués? Ou est-ce juste que c'est généralement une approximation suffisamment bonne et rend les choses beaucoup plus

Je voudrais savoir comment transformer des valeurs négatives en Log(), car j'ai des données hétéroscédastiques. J'ai lu que cela fonctionne avec la formule Log(x+1)mais cela ne fonctionne pas avec ma base de données et je continue à obtenir des NaN en conséquence. Par exemple, je reçois ce message...

Je lis sur les distributions antérieures et j'ai calculé Jeffreys a priori pour un échantillon de variables aléatoires normalement distribuées avec une moyenne et une variance inconnues. Selon mes calculs, ce qui suit vaut pour Jeffreys a priori:

J'étudie et j'essaie de mettre en œuvre des réseaux de neurones convolutionnels, mais je suppose que cette question s'applique aux perceptrons multicouches en général. Les neurones de sortie de mon réseau représentent l'activation de chaque classe: le neurone le plus actif correspond à la classe...

Je comprends le raisonnement derrière la normalisation des colonnes, car il entraîne une pondération égale des entités, même si elles ne sont pas mesurées sur la même échelle - cependant, souvent dans la littérature du voisin le plus proche, les colonnes et les lignes sont normalisées. Quelle est...

En modélisant les données du nombre de sinistres dans un environnement d'assurance, j'ai commencé avec Poisson mais j'ai ensuite remarqué une surdispersion. Un Quasi-Poisson modélisait mieux la relation moyenne-variance plus élevée que le Poisson de base, mais j'ai remarqué que les coefficients...

J'apprends la régression linéaire en utilisant Introduction à l'analyse de régression linéaire par Montgomery, Peck et Vining . J'aimerais choisir un projet d'analyse de données. J'ai la pensée naïve que la régression linéaire ne convient que lorsque l'on soupçonne qu'il existe des relations...

J'essaie de comprendre le processus de formation d'une machine à vecteur de support linéaire . Je me rends compte que les propriétés des SMV leur permettent d'être optimisées beaucoup plus rapidement qu'en utilisant un solveur de programmation quadratique, mais à des fins d'apprentissage,...

J'essaie d'adapter un modèle de loi de puissance simple à un ensemble de données qui se présente comme suit: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 L'objectif étant de faire passer la ligne électrique et de l'utiliser pour prédire les revvlaues pour les semaines à...

Je suis assez nouveau pour R. J'ai tenté de lire l'analyse des séries chronologiques et j'ai déjà terminé Analyse des séries temporelles de Shumway et Stoffer et ses applications 3e édition , L'excellente prévision de Hyndman : principes et pratique Avril Coghlan utilise R pour l'analyse des séries...

Si p(x)p(x)p(x) est une distribution de probabilité avec des valeurs non nulles sur [0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty) , pour quel (s) type (s) de p(x)p(x)p(x) existe-t-il une constante c>0c>0c\gt 0 telle que

Quelle est l'importance de la distinction entre modèles linéaires et non linéaires? La question du modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.? et sa réponse a été une clarification extrêmement utile de la linéarité / non-linéarité des...

Supposons que j'ai des séries chronologiques non périodiques suivantes. Évidemment, la tendance est à la baisse et je voudrais le prouver par un test (avec une valeur de p ). Je ne peux pas utiliser la régression linéaire classique en raison d'une forte auto-corrélation temporelle (série) entre les...

Je pensais avoir compris ce problème, mais maintenant je ne suis pas aussi sûr et je voudrais vérifier avec les autres avant de continuer. J'ai deux variables, Xet Y. Yest un rapport, et il n'est pas limité par 0 et 1 et est généralement distribué normalement. Xest une proportion, délimitée par 0...

J'ai fait mesures de deux variables x et y . Ils ont tous deux des incertitudes connues σ x et σ y qui leur sont associées. Je veux trouver la relation entre x et y . Comment puis-je le faire?nnnXxxyyyσXσx\sigma_xσyσy\sigma_yXxxyyy EDIT : chaque a un σ x différent , i lui est associé, et le même...

Il existe maintenant plusieurs approches différentes pour effectuer une méta-analyse de réseau ou une comparaison de traitements mixtes. Les plus utilisés et les plus accessibles sont probablement les suivants: dans un cadre bayésien : approche d'interaction conception par traitement dans WinBUGS...

J'essaie de comprendre comment détecter le nombre de syllabes dans un corpus d'enregistrements audio. Je pense qu'un bon proxy pourrait être des pics dans le fichier wave. Voici ce que j'ai essayé avec un fichier de moi parlant en anglais (mon cas d'utilisation réel est en kiswahili). La...

Par exemple, dans R si vous appelez la acf()fonction, elle trace un corrélogramme par défaut et trace un intervalle de confiance à 95%. En regardant le code, si vous appelez plot(acf_object, ci.type="white"), vous voyez: qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used) comme limite supérieure pour le bruit blanc...