Questions marquées «bernoulli-distribution»

La distribution de Bernoulli est une distribution discrète paramétrée par une seule probabilité de «succès». C'est un cas particulier de la distribution binomiale.

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Déterminant de la matrice d'information de Fisher pour un modèle sur-paramétré
Considérons une variable aléatoire de Bernoulli avec le paramètre (probabilité de succès). La fonction de vraisemblance et les informations de Fisher (une matrice ) sont:θ 1 × 1X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1×11×11 \times 1 L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} Considérons maintenant une version "sur-paramétrisée" …

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Vérifier si une pièce est juste
Un ami m'a posé la question suivante. Je n'ai pas pu l'aider mais j'espère que quelqu'un pourra me l'expliquer. Je n'ai pas pu trouver d'exemple similaire. Merci pour toute aide et explication. Q: Les résultats de 100 expériences de lancer de pièces sont enregistrés comme 0 = "Queue" et 1 …

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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
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Comment interpréter une courbe de survie du modèle de risque de Cox?
Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Par …



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