Je suis tombé sur une transformation stabilisant la variance en lisant la méthode Kaggle Essay Eval . Ils utilisent une transformation de stabilisation de variance pour transformer les valeurs kappa avant de prendre leur moyenne, puis de les retransformer. Même après avoir lu le wiki sur les...
Quels sont les avantages de spécifier une structure de covariance dans un GLM (plutôt que de traiter toutes les entrées hors diagonale de la matrice de covariance comme nulles)? En plus de refléter ce que l'on sait des données, est-ce améliorer la qualité de l'ajustement? améliorer la précision...
Si j'ai un système de classement par étoiles où les utilisateurs peuvent exprimer leur préférence pour un produit ou un article, comment puis-je détecter statistiquement si les votes sont très "divisés". Cela signifie, même si la moyenne est de 3 sur 5, pour un produit donné, comment puis-je...
Je viens de lire cet article de la BBC sur le format de qualification en Formule 1. Les organisateurs souhaitent rendre les qualifications moins prévisibles, c'est-à-dire augmenter la variation statistique du résultat. En glissant sur quelques détails non pertinents, les pilotes sont actuellement...
J'ai une unité GPS qui émet une mesure de bruit via une matrice de covariance :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} &...
J'ai besoin "d'apprendre" la distribution d'un gaussien bivarié avec peu d'échantillons, mais une bonne hypothèse sur la distribution précédente, donc je voudrais utiliser l'approche bayésienne. J'ai défini mon avant: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
J'essaie de comprendre le compromis biais-variance, la relation entre le biais de l'estimateur et le biais du modèle, et la relation entre la variance de l'estimateur et la variance du modèle. Je suis arrivé à ces conclusions: Nous avons tendance à surajuster les données lorsque nous négligeons le...
J'ai recherché sur le Web, mais je n'ai rien trouvé d'utile. Je cherche essentiellement un moyen de mesurer la répartition «égale» d'une valeur. Comme dans, une distribution distribuée «uniformément» comme X : et une distribution Y «inégalement répartie » d'environ la même moyenne et l'écart-type:...
Je suis novice dans les statistiques et R et j'ai un problème avec l'utilisation de la fonction Levene (je voudrais vérifier l'égalité de variance de deux échantillons). La documentation indique que je devrais exécuter: levene.test (y, groupe) Mais je n'ai aucune idée de ce que je devrais mettre en...
J'ai regardé la page wikipedia pour la corrélation de distance où elle semble être caractérisée par la façon dont elle peut être calculée. Bien que je puisse faire les calculs, j'ai du mal à obtenir quelles mesures de corrélation de distance et pourquoi les calculs se présentent comme ils le font....
Dans certains tutoriels, j'ai trouvé qu'il était indiqué que l'initialisation du poids "Xavier" (article: Comprendre la difficulté de former des réseaux neuronaux profonds à action directe ) est un moyen efficace d'initialiser les poids des réseaux neuronaux. Pour les couches entièrement...
J'essaie de comprendre le concept de surdispersion dans la régression logistique. J'ai lu que la surdispersion se produit lorsque la variance observée d'une variable de réponse est supérieure à celle attendue de la distribution binomiale. Mais si une variable binomiale ne peut avoir que deux...
Ceci est un peu une vérification de l'intestin, s'il vous plaît aidez-moi à voir si je comprends mal ce concept et de quelle manière. J'ai une compréhension fonctionnelle de la corrélation, mais je me sens un peu difficile à expliquer en toute confiance les principes derrière cette compréhension...
Considérez ces deux images en niveaux de gris: La première image montre un modèle de rivière sinueuse. La deuxième image montre un bruit aléatoire. Je cherche une mesure statistique que je peux utiliser pour déterminer s'il est probable qu'une image montre un modèle de rivière. L'image de la...
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Je m'intéresse aux modèles qui ont un biais qui...
J'ai réalisé une expérience où j'ai élevé différentes familles provenant de deux populations sources différentes. Chaque famille a reçu l'un des deux traitements. Après l'expérience, j'ai mesuré plusieurs traits sur chaque individu. Pour tester un effet du traitement ou de la source ainsi que leur...
Je comprends que le test de Bartlett vise à déterminer si vos échantillons proviennent de populations présentant des variances égales. Si les échantillons proviennent de populations à variances égales, nous ne rejetons pas l'hypothèse nulle du test, et donc une analyse en composantes principales...
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
Je m'enseigne la théorie des probabilités, et je ne suis pas sûr de comprendre l'utilisation de la variance, par opposition à l'écart-type. Dans les situations pratiques que je regarde, la variance est plus grande que la plage, donc cela ne semble pas intuitivement
Je voudrais comparer les moyennes à travers trois groupes de tailles égales (taille d'échantillon égale est petite, 21). Les moyennes de chaque groupe sont normalement distribuées, mais leurs variances sont inégales (testées via Levene). Une transformation est-elle la meilleure voie dans cette...