Statistiques et Big Data

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Pourquoi l'ajout d'un effet de décalage augmente-t-il la déviance moyenne dans un modèle hiérarchique bayésien?

Contexte: Je fais actuellement un travail de comparaison de divers modèles hiérarchiques bayésiens. Les données sont des mesures numériques du bien-être du participant i et du temps j . J'ai environ 1000 participants et 5 à 10 observations par participant.yje jyjejy_{ij}jejeijjj Comme avec la plupart des ensembles de données longitudinales, …

14 bayesian autocorrelation hierarchical-bayesian deviance

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La différence entre la régression logistique et les machines à vecteurs de support?

Je sais que la régression logistique trouve un hyperplan qui sépare les échantillons d'entraînement. Je sais également que les machines à vecteurs de support trouvent l'hyperplan avec la marge maximale. Ma question: est-ce que la différence entre la régression logistique (LR) et les machines à vecteurs de support (SVM) est …

14 machine-learning classification svm data-mining

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Différents résultats de randomForest via caret et du package randomForest de base

Je suis un peu confus: en quoi les résultats d'un modèle formé via le signe d'insertion peuvent-ils différer du modèle de l'emballage d'origine? J'ai lu si le prétraitement est nécessaire avant la prédiction à l'aide de FinalModel de RandomForest avec package caret? mais je n'utilise aucun prétraitement ici. J'ai formé …

14 r machine-learning random-forest caret train

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GLM: vérification d'un choix de distribution et fonction de lien

J'ai un modèle linéaire généralisé qui adopte une distribution gaussienne et une fonction de liaison logarithmique. Après avoir ajusté le modèle, je vérifie les résidus: tracé QQ, résidus vs valeurs prédites, histogramme des résidus (reconnaissant qu'il faut faire preuve de prudence). Tout a l'air bien. Cela semble suggérer (pour moi) …

14 regression generalized-linear-model link-function

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Quand utiliserions-nous des tantiles et la médiale, plutôt que des quantiles et la médiane?

Je ne trouve pas de définitions de tantile ou médial sur Wikipedia ou Wolfram Mathworld, mais l'explication suivante est donnée dans Bílková, D. et Mala, I. (2012), " Application de la méthode du moment L lors de la modélisation de la distribution des revenus en République tchèque ", Austrian Journal …

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De exp (coefficients) à Odds Ratio et leur interprétation en régression logistique avec facteurs

J'ai effectué une régression linéaire de l'acceptation à l'université par rapport aux scores SAT et à l'origine familiale / ethnique. Les données sont fictives. Il s'agit d'un suivi d'une question précédente, déjà répondu. La question se concentre sur la collecte et l'interprétation des rapports de cotes lorsque l'on laisse les …

14 r regression logistic

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Même moyenne, variance différente

Supposons que huit coureurs participent à une course; la distribution de leurs temps d'exécution individuels est normale et chacun a une moyenne de secondes, par exemple. L'écart type du coureur un est le plus petit, deux le deuxième plus petit, le troisième le plus petit, etc., et huit le plus …

14 probability normal-distribution mathematical-statistics order-statistics

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Y a-t-il une différence entre la formation d'un autoencodeur empilé et un réseau neuronal à 2 couches?

Disons que j'écris un algorithme pour construire un autoencodeur empilé à 2 couches et un réseau neuronal à 2 couches. S'agit-il des mêmes choses ou de la même différence? Ce que je comprends, c'est que lorsque je crée un encodeur automatique empilé, je crée couche par couche. Pour le réseau …

14 neural-networks deep-learning autoencoders

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Dirichlet Processus de clustering: comment gérer les étiquettes?

Q: Quelle est la méthode standard pour regrouper des données à l'aide d'un processus Dirichlet? Lors de l'utilisation de Gibbs, des grappes d'échantillonnage apparaissent et disparaissent pendant l'échantillonnage. Par ailleurs, nous avons un problème d'identifiabilité car la distribution postérieure est invariante aux ré-étiquetages de cluster. Ainsi, nous ne pouvons pas …

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Meilleurs manuels suggérés sur le rééchantillonnage Bootstrap?

Je voulais juste vous demander quels sont, selon vous, les meilleurs livres disponibles sur le bootstrap. Par cela, je ne veux pas nécessairement dire celui écrit par ses développeurs. Pourriez-vous s'il vous plaît indiquer quel manuel est selon vous le meilleur pour le bootstrap qui couvre les critères suivants? La …

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Questions sur Q-Learning à l'aide de réseaux de neurones

J'ai implémenté Q-Learning comme décrit dans, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Afin d'env. Q (S, A) J'utilise une structure de réseau neuronal comme la suivante, Sigmoïde d'activation Entrées, nombre d'entrées + 1 pour les neurones d'action (toutes les entrées mises à l'échelle 0-1) Sorties, sortie unique. Q-Value N nombre de M couches cachées. Méthode …

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Que signifie régresser une variable contre une autre

Quand nous disons, pour régresser contre , voulons-nous dire que est la variable indépendante et Y la variable dépendante? c'est-à-dire .YYYXXXXXXY=aX+bY=aX+bY =aX + b

14 regression terminology

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Comment le «théorème fondamental de l'analyse factorielle» s'applique-t-il à l'ACP, ou comment les charges de l'ACP sont-elles définies?

Je passe actuellement par un jeu de diapositives que j'ai pour "l'analyse factorielle" (PCA pour autant que je sache). On y dérive le "théorème fondamental de l'analyse factorielle" qui prétend que la matrice de corrélation des données entrant dans l'analyse ( ) peut être récupérée en utilisant la matrice des …

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Quelles sont les différences entre AUC et F1-score?

F1-score est la moyenne harmonique de précision et de rappel. L'axe des y du rappel est le véritable taux positif (qui est également le rappel). Donc, parfois, les classificateurs peuvent avoir un faible rappel mais une ASC très élevée, qu'est-ce que cela signifie? Quelles sont les différences entre AUC et …

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Pourquoi la définition d'un estimateur cohérent est-elle la même? Qu'en est-il des définitions alternatives de la cohérence?

Citation de wikipedia: En statistique, un estimateur cohérent ou un estimateur asymptotiquement cohérent est un estimateur - une règle pour calculer les estimations d'un paramètre ayant la propriété que, comme le nombre de points de données utilisés augmente indéfiniment, la séquence résultante d'estimations converge en probabilité vers .θ ∗θ∗θ∗θ^*θ∗θ∗θ^* Pour …

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