Q & A pour les personnes intéressées par les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse de données, l'exploration de données et la visualisation de données
Cette question est tirée de la question 7.6.7 de l'introduction à la statistique mathématique de Robert Hogg, 6e version. Le problème est : Soit un échantillon aléatoire de taille d'une distribution avec le pdfnnnf(x;θ)=(1/θ)exp(−x/θ)I(0,∞)(x)f(x;θ)=(1/θ)exp(−x/θ)I(0,∞)(x)f(x;\theta)=(1/\theta)\exp(-x/\theta)\mathbb{I}_{(0,\infty)}(x) Trouvez le MLE et la MVUE de .P(X≤2)P(X≤2)P(X \le 2) Je sais comment trouver le MLE. …
J'ai le résumé à 5 chiffres (min, Q1, médiane, Q3, max) de deux boxplots et je voulais tester si oui ou non les moyennes des groupes dans les deux boxplots étaient significativement différentes. Je voudrais le faire en utilisant un test t mais je n'ai pas les données à ma …
Est-il possible de construire un modèle statistique qui prédit le prochain mouvement dans un graphique uniquement basé sur les mouvements passés et la structure du graphique? J'ai fait un exemple pour illustrer le problème: Le temps est discret . À chaque tour, vous restez à votre nœud / sommet actuel …
Je travaille actuellement à modéliser les décès dus au sida au fil du temps à l'aide d'un GLM dans R. Je sais qu'il existe deux options possibles pour la fonction de lien pour les données de Poisson, le logarithme et la racine carrée. Je sais que la racine carrée atténuerait …
Selon le théorème de Rao-Blackwell , si la statistique est suffisante et complète pour , et , alors est un estimateur sans biais à variance minimale uniforme (UMVUE).TTTθθ\thetaE(T)=θE(T)=θE(T)=\thetaTTT Je me demande comment justifier qu'un estimateur non biaisé soit une UMVUE: si n'est pas suffisant, peut-il s'agir d'une UMVUE?TTT si n'est …
Je fais des recherches en utilisant la régression logistique. 10 variables influencent la variable dépendante. L'un des éléments susmentionnés est catégorique (par exemple, livraison express, livraison standard, etc.). Maintenant, je veux classer ces catégories en fonction de la «force» de leur effet sur la variable dépendante. Ils sont tous significatifs …
J'exécute quelques optimisations avec l'implémentation optim de BFGS. La fonction objectif est en fait un algorithme de calcul, pas seulement des mathématiques. J'ai trouvé que lorsque j'ajoute une pénalité en L1, les choses ralentissent un peu. Pourquoi est-ce possible? Y a-t-il quelque chose dans L1 qui ralentit les choses? Alors, …
Lorsque vous effectuez une analyse factorielle (par factorisation de l'axe principal, par exemple) ou une analyse des composants principaux en tant qu'analyse factorielle, et après avoir effectué une rotation oblique des chargements, - quelle matrice utilisez-vous ensuite afin de comprendre quels articles se chargent sur quels facteurs et d'interpréter les …
J'essaie de comprendre l'Alpha de Cronbach de manière intuitive. Quelle est l'idée générale derrière cette construction? Quelles propriétés essayaient-ils de garantir?
Ma question concerne les arbres de classification . Prenons l'exemple suivant de l'ensemble de données Iris: Je souhaite sélectionner manuellement le meilleur prédicteur pour la première division. Selon l'algorithme CART, la meilleure fonctionnalité pour effectuer un fractionnement est celle qui maximise la diminution de l'impureté de la partition, également appelée …
Contexte: je voudrais effectuer une méta-régression en utilisant des études qui ont (1) plusieurs résultats / constructions (= multivariées) et (2) plusieurs tailles d'effet pour chacun de ces résultats en raison de différentes mesures. Voici un schéma qui, je l'espère, l'explique le mieux: Étude 1, résultat A, taille d'effet 1 …
J'essaie de déterminer quel alpha utiliser dans ma glmnetfonction, mais le fichier d'aide me dit: Notez que cv.glmnet ne recherche PAS de valeurs pour alpha. Une valeur spécifique doit être fournie, sinon alpha = 1 est supposé par défaut. Si les utilisateurs souhaitent également effectuer une validation croisée alpha, ils …
Je suis nouveau dans l'apprentissage en profondeur, donc cela pourrait être une question banale. Mais je me demande pourquoi l'apprentissage en profondeur (ou réseau de neurones) ne fonctionne pas très bien sur de petites données étiquetées. Quels que soient les articles de recherche que j'ai lus, leurs ensembles de données …
Supposons que j'ai un ensemble de données (xi,yi)(xi,yi){(x_i,y_i)} dans lequel l'incertitude des mesures (Δxi,Δyi)(Δxi,Δyi){(\Delta x_i,\Delta y_i)}(qui proviennent de la propagation d'erreurs systématiques de l'appareil de mesure) est différent pour chaque point. Si je fais une régression linéaire sur l'ensemble de données, comment puis-je calculer l'incertitude de la pente? Je voudrais …
Exercice: il y a un dé à 6 faces et une pièce biaisée qui a une probabilité p> 0 de monter sur chaque lancer. Le dé est lancé à l'infini souvent, et chaque fois que vous lancez un 6, vous lancez ensuite la pièce. Prouvez qu'avec la probabilité 1, vous …
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