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
Existe-t-il une implémentation populaire de champs aléatoires conditionnels en Python ? Je n'arrive pas à en trouver qui soient largement utilisés et populaires!
Je suis complètement nouveau dans les réseaux de neurones mais très intéressé à les comprendre. Cependant, ce n'est pas facile du tout de commencer. Quelqu'un pourrait-il recommander un bon livre ou tout autre type de ressource? Y a-t-il une lecture obligatoire? Je suis reconnaissant pour tout type de pourboire.
Supposons qu'il existe éléments divisés en deux groupes ( et ). La variance du premier groupe est et la variance du deuxième groupe est . Les éléments eux-mêmes sont supposés inconnus, mais je connais les moyens et .m+nm+nm+nmmmnnnσ2mσm2\sigma_m^2σ2nσn2\sigma^2_nμmμm\mu_mμnμn\mu_n Existe-t-il un moyen de calculer la variance combinée ?σ2(m+n)σ(m+n)2\sigma^2_{(m+n)} La variance ne …
Je suis intéressé par la version unilatérale suivante de Cantelli de l'inégalité de Chebyshev : P(X−E(X)≥t)≤Var(X)Var(X)+t2.P(X−E(X)≥t)≤Var(X)Var(X)+t2. \mathbb P(X - \mathbb E (X) \geq t) \leq \frac{\mathrm{Var}(X)}{\mathrm{Var}(X) + t^2} \,. En gros, si vous connaissez la moyenne et la variance de la population, vous pouvez calculer la limite supérieure de la …
Il existe un certain nombre d' estimateurs d'échelle robustes . Un exemple notable est l’écart absolu médian qui se rapporte à l’écart type sous la forme . Dans un cadre bayésien, il existe un certain nombre de moyens pour estimer de manière fiable l' emplacement d'une distribution à peu près …
J'adapte un lm()modèle à un ensemble de données comprenant des indicateurs pour le trimestre financier (T1, T2, T3, Q4 par défaut). En utilisant lm(Y~., data = data) je reçois un NAcomme coefficient pour Q3, et un avertissement indiquant qu’une variable a été exclue à cause de singularités. Dois-je ajouter une …
J'ai un modèle à effets mélangés (en fait, un modèle mélangé additif généralisé) qui me donne des prévisions pour une série temporelle. Pour contrer l'autocorrélation, j'utilise un modèle corCAR1, compte tenu du fait qu'il me manque des données. Les données sont supposées me donner une charge totale, je dois donc …
Comment pouvons-nous expliquer la différence entre la régression logistique et le réseau de neurones à un public qui n'a pas de formation en statistiques?
Un article intitulé «Calcul précis de la variance courante», disponible à l' adresse http://www.johndcook.com/standard_deviation.html, montre comment calculer la moyenne courante, la variance et les écarts types. Existe-t-il des algorithmes dans lesquels les paramètres d'un modèle de régression linéaire ou logistique peuvent être mis à jour de manière "dynamique" de manière …
Evan Miller, " Comment ne pas trier par note moyenne ", propose d'utiliser la limite inférieure d'un intervalle de confiance pour obtenir un "score" global raisonnable pour les éléments notés. Cependant, cela fonctionne avec un modèle de Bernoulli: les évaluations sont soit les pouces vers le haut, soit les pouces …
Vous pouvez avoir des données en format large ou en format long. C'est une chose assez importante, car les méthodes utilisables sont différentes, en fonction du format. Je sais que vous devez travailler avec melt()et à cast()partir du package de remodelage, mais il semble que certaines choses ne me soient …
Comment ajouter un polygone net autour d'un groupe de points sur un diagramme de dispersion? J'utilise ggplot2 mais je suis déçu des résultats de geom_polygon. Le jeu de données est là - bas , sous forme de fichier texte délimité par des tabulations. Le graphique ci-dessous montre deux mesures d'attitude …
C'est une question similaire à celle ici , mais suffisamment différente, je pense, pour que cela vaille la peine d'être posée. Je pensais mettre comme point de départ ce que je pense être l’un des plus difficiles à comprendre. Le mien est la différence entre probabilité et fréquence . L'une …
Je me demandais s'il existe des distributions autres que la normale où la moyenne et la variance sont indépendantes l'une de l'autre (ou, en d'autres termes, où la variance n'est pas une fonction de la moyenne).
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