Questions marquées «decision-theory»

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Le paradoxe de la belle au bois dormant
La situation Certains chercheurs aimeraient vous endormir. En fonction du tirage au sort secret d'une pièce de monnaie, ils vous éveilleront brièvement une fois (têtes) ou deux fois (queues). Après chaque réveil, ils vous rendront dormir avec un médicament qui vous fera oublier cet éveil. Quand vous serez réveillé, dans …

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Combien payer? Un problème pratique
Ce n'est pas une question de travail à domicile mais un problème réel auquel notre entreprise est confrontée. Très récemment (il y a 2 jours), nous avons commandé la fabrication de 10 000 étiquettes de produits à un revendeur. Le concessionnaire est une personne indépendante. Il fait fabriquer les étiquettes …

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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 



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Dans quelles conditions les estimateurs ponctuels bayésiens et fréquentistes coïncident-ils?
Avec un a priori plat, les estimateurs ML (fréquentiste - maximum de vraisemblance) et MAP (bayésien - maximum a posteriori) coïncident. Plus généralement, cependant, je parle d'estimateurs ponctuels dérivés comme optimiseurs d'une fonction de perte. C'est à dire (Bayésien) x (x^(.)=argminE(L(X-x^(y))|y) (Bayésien) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; …


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Exemple d'inégalité stricte de Neumann
Soit le risque bayésien d'un estimateur par rapport à un antérieur , soit le jeu de tous les a priori sur l'espace des paramètres , et soit le jeu de toutes les règles de décision (éventuellement randomisées).r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta L'interprétation statistique de l'inégalité minimax de John von Neumann indique que supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ),supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ), …


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Une énigme de coiffeur
Ma coiffeuse Stacey a toujours un visage heureux, mais elle est souvent stressée par la gestion de son temps. Aujourd'hui, Stacey était en retard pour ma nomination et très excusée. Tout en obtenant ma coupe de cheveux, je me suis demandé: combien de temps ses rendez-vous standard devraient-ils être? (si …


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MAP est une solution à
J'ai rencontré ces diapositives (diapositives # 16 et # 17) dans l'un des cours en ligne. L'instructeur tentait d'expliquer comment l'estimation maximale postérieure (MAP) est en fait la solution L ( θ ) = I[ θ ≠ θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , où θ∗θ∗\theta^{*} est le véritable paramètre. Quelqu'un …


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Mis à part Durbin-Watson, quels tests d'hypothèse peuvent produire des résultats non concluants?
La statistique du test de Durbin-Watson peut se situer dans une région non concluante, où il n'est pas possible de rejeter ou de rejeter l'hypothèse nulle (dans ce cas, d'autocorrélation nulle). Quels autres tests statistiques peuvent produire des résultats "non concluants"? Y a-t-il une explication générale (agitant la main est …

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Comment un estimateur qui minimise une somme pondérée de biais et de variance au carré s’inscrit-il dans la théorie de la décision?
D'accord - mon message d'origine n'a pas réussi à obtenir une réponse; alors, permettez-moi de poser la question différemment. Je commencerai par expliquer ma compréhension de l'estimation d'un point de vue théorique de la décision. Je n'ai aucune formation formelle et cela ne m'étonnerait pas si ma pensée était défectueuse …

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