Existe-t-il de bons résumés (critiques, livres) sur diverses applications de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC)? J'ai vu Markov Chain Monte Carlo en pratique , mais ce livre semble un peu vieux. Existe-t-il davantage de livres de mise à jour sur diverses applications de MCMC dans des domaines...
Je continue de voir cette célèbre citation partout, mais je n'arrive pas à comprendre la partie soulignée à chaque fois. Un homme qui «rejette» provisoirement une hypothèse, conformément à la pratique habituelle, lorsque la signification est au niveau de 1% ou plus, se trompera certainement dans...
Je voudrais connaître la différence entre l'analyse de données de panel et l'analyse de modèle mixte. À ma connaissance, les données de panel et les modèles mixtes utilisent des effets fixes et aléatoires. Si oui, pourquoi portent-ils des noms différents? Ou sont-ils synonymes? J'ai lu l'article...
Ma formation statistique est ancrée dans les statistiques mathématiques, et prendre ces classes de méthodes dans ma SEP est un peu un choc pour le moment; il m'est actuellement difficile de comprendre certaines de ces méthodes "appliquées" car je manque d'expérience dans l'industrie. L'un des...
Un ami représente un client en appel, après un procès pénal au cours duquel il semble que la sélection du jury ait été biaisée sur le plan racial. Le jury était composé de 30 personnes, réparties en 4 groupes raciaux. L'accusation a utilisé des défis impératifs pour éliminer 10 de ces personnes de...
Les modèles de mélange gaussiens (GMM) sont attrayants car ils sont simples à utiliser à la fois en analyse et en pratique, et sont capables de modéliser certaines distributions exotiques sans trop de complexité. Il y a quelques propriétés analytiques que nous devrions nous attendre à conserver qui...
Y a-t-il eu des études à grande échelle des méthodes MCMC qui comparent les performances de plusieurs algorithmes différents sur une suite de densités de test? Je pense à quelque chose d'équivalent à l'article de Rios et Sahinidis (2013), qui est une comparaison approfondie d'un grand nombre...
Je souhaite découvrir une méthode pour générer des données corrélées et non normales. Donc, idéalement, une sorte de distribution qui prend une matrice de covariance (ou corrélation) comme paramètre et génère des données qui l'approchent. Mais voici le hic: la méthode que j'essaie de trouver...
Je viens de regarder une conférence sur l'inférence statistique ("comparer les proportions et les moyens"), qui fait partie d'une introduction au cours en ligne de statistiques. Le matériel avait aussi peu de sens pour moi qu'il le fait toujours (maintenant, j'ai dû voir ce genre de choses des...
Lors de la présentation de statistiques, il peut être utile d'incorporer la courte vidéo occasionnelle. Mes premières pensées ont inclus: Animations et visualisations de concepts statistiques Histoires concernant l'application d'une technique particulière Vidéos humoristiques pertinentes pour une...
L'une des hypothèses de régression logistique est la linéarité du logit. Donc, une fois mon modèle opérationnel, je teste la non-linéarité en utilisant le test de Box-Tidwell. Un de mes prédicteurs continus (X) s'est révélé positif pour la non-linéarité. Que dois-je faire ensuite? Comme il s'agit...
Je sais que pour la variable continue .P[ X= x ] = 0P[X=x]=0P[X=x]=0 Mais je ne peux pas visualiser que si , il y a un nombre infini de x possibles . Et aussi pourquoi leurs probabilités deviennent-elles infiniment petites?P[ X= x ] =
Je travaille actuellement comme assistant d'enseignement dans mon université, dans un cours d'introduction aux statistiques (pour les étudiants en médecine). Hors ligne, il existe de nombreux livres contenant des informations pour aider l'enseignant. Cependant, ce que je suis intéressé de savoir,...
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de...
Comment définit-on la variance à long terme dans le domaine de l'analyse des séries chronologiques? Je comprends qu'il est utilisé dans le cas où il y a une structure de corrélation dans les données. Notre processus stochastique ne serait donc pas une famille de variables aléatoires iid mais plutôt...
Je lis un commentaire dans un article, et l'auteur déclare que parfois, même si les estimateurs (trouvés par ML ou quasi-vraisemblance maximale) peuvent ne pas être cohérents, la puissance d'un rapport de vraisemblance ou d'un test de rapport de quasi-vraisemblance peut toujours converger vers 1...
Pouvez-vous recommander un livre contenant de bonnes informations pouvant être appliquées au développement d'un système de
N'hésitez pas à remplacer les «revues» par tout autre portail utile de connaissances. Je souhaite garder un œil sur les nouveaux développements du machine learning, en vue d'applications pratiques. Je ne suis pas un universitaire cherchant à publier mon propre travail (du moins pas dans ce...
Je recherche une référence où il est prouvé que la moyenne harmonique x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} minimise (en ) la somme des erreurs relatives au carrézzz ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
Tout en lisant avec désinvolture certains travaux du marché de masse sur la théorie du chaos au cours des dernières années, j'ai commencé à me demander comment divers aspects de celui-ci pouvaient être appliqués à l'exploration de données et à des domaines connexes, comme les réseaux de neurones,...