Je teste la cointégration en utilisant le test de Johansen. J'ai vu des questions comme comment interpréter les résultats des tests, mais quand j'interprète les miens, j'ai des doutes. Dans mes résultats r = 3depuis 4.10 < 10.49, je ne peux donc pas former une série stationnaire. Il est le même...
Chargez le package nécessaire. library(ggplot2) library(MASS) Générez 10 000 nombres adaptés à la distribution gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Dessinez la fonction de densité de probabilité, supposant que nous ne savons pas à quelle distribution...
Lors de la régression linéaire bayésienne, il faut attribuer un a priori à la pente et intercepter . Puisque est un paramètre d'emplacement, il est logique d'attribuer un a priori uniforme; cependant, il me semble que s'apparente à un paramètre d'échelle et il ne semble pas naturel d'attribuer un...
D'après ce que j'ai lu, entre autres sur le site du groupe de consultation en statistiques de l' UCLA, les tests de rapport de vraisemblance et les tests wald sont assez similaires pour tester si deux modèles glm montrent une différence significative dans l'ajustement pour un ensemble de données...
Comment appelleriez-vous ce type d'intrigue et est-il possible de les créer dans R? EDIT: merci beaucoup à tous - très utile. Meilleur titre à ce jour: intrigues quantifiées de violon!
Situation: Deux oiseaux (mâle et femelle) protègent leurs œufs dans leur nid contre un intrus. Chaque oiseau peut utiliser une attaque ou une menace pour se protéger et être présent ou absent. Un schéma émerge des données selon lesquelles le comportement peut être complémentaire - les attaques...
Les «résidus étudiés» et les «résidus standardisés» sont-ils les mêmes dans les modèles de régression? J'ai construit un modèle de régression linéaire dans R et je voulais tracer le graphique des valeurs ajustées v / s des résidus Studentized, mais je n'ai pas trouvé de moyen automatisé de le faire...
J'ai essayé d'implémenter une estimation numérique de la divergence de Kullback-Leibler pour deux échantillons. Pour déboguer l'implémentation, tirez les échantillons de deux distributions normales et .N ( 1 , 2 )N( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N (0,1)N( 1 , 2 )N(1,2)\mathcal N (1,2) Pour une estimation...
J'ai un ensemble de données de 482 observations. data=Populationfull Je vais faire une analyse d'association de génotypes pour 3 SNP. Im essayant de construire un modèle pour mon analyse et Im utilisant l'aov (y ~ x, data = ...). Pour un trait, j'ai plusieurs effets fixes et covariables que j'ai...
J'essaie actuellement de comprendre les filtres à particules et leurs utilisations possibles en finance et je me bats un peu. Quels sont les pré-requis mathématiques et statistiques que je devrais revisiter (issus d'une formation en finance quantitative) afin de (i) rendre les bases des filtres à...
Je voudrais comprendre comment je peux obtenir le pourcentage de variance d'un ensemble de données, non pas dans l'espace de coordonnées fourni par PCA, mais contre un ensemble légèrement différent de vecteurs (tournés). set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6)...
Il y a probablement plus d'un malentendu sérieux dans cette question, mais il ne vise pas à obtenir les bons calculs, mais plutôt à motiver l'apprentissage des séries chronologiques avec une certaine concentration à l'esprit. En essayant de comprendre l'application des séries chronologiques, il...
Donc, tout d'abord, j'ai fait des recherches sur ce forum, et je sais que des questions extrêmement similaires ont été posées, mais elles n'ont généralement pas été répondues correctement ou parfois la réponse n'est tout simplement pas assez détaillée pour que je puisse comprendre. Donc cette fois,...
Existe-t-il une règle empirique entre la profondeur d'un réseau neuronal et le taux d'apprentissage? J'ai remarqué que plus le réseau est profond, plus le taux d'apprentissage doit être faible. Si c'est exact,
On suppose que θ est un estimateur non biaisé pour θ . Alors bien sûr, E [ θ | θ ] = θ .θ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE [ θ^∣ θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Comment expliquer cela à un profane? Dans le passé, ce que je l' ai dit est si vous en moyenne un groupe de valeurs...
Comme l'indique le titre, j'essaie de reproduire les résultats de glmnet linear en utilisant l'optimiseur LBFGS de la bibliothèque lbfgs. Cet optimiseur nous permet d'ajouter un terme de régularisateur L1 sans avoir à se soucier de la différentiabilité, tant que notre fonction objectif (sans le...
Je me demande comment aborder correctement la formation et le test d'un modèle LASSO à l'aide de glmnet dans R? Plus précisément, je me demande comment procéder si l'absence d'un ensemble de données de test externe nécessite que j'utilise la validation croisée (ou une autre approche similaire) pour...
C'est plus une question conceptuelle, mais comme je l'utilise, Rje ferai référence aux packages de R. Si l'objectif est d'adapter un modèle linéaire à des fins de prédiction, puis de faire des prédictions là où les effets aléatoires pourraient ne pas être disponibles, y a-t-il un avantage à...
J'ai un ensemble de données avec des colonnes a b c(3 attributs). aest numérique et continue tandis que bet csont catégoriques chacun avec deux niveaux. J'utilise la méthode K-Neighbors la plus proche de classer aet bsur c. Donc, pour pouvoir mesurer les distances, je transforme mon ensemble de...
Si j'utilise un Jeffreys avant pour un paramètre de probabilité binomiale cela implique d'utiliser une distribution \ theta \ sim beta (1 / 2,1 / 2) .θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Si je me transforme en un nouveau cadre de référence ϕ=θ2ϕ=θ2\phi = \theta^2 alors...