Questions marquées «definition»

Cette balise indique des questions sur les définitions des termes statistiques. Utilisez une balise plus générale [terminologie] pour les questions sur le langage statistique qui ne concernent pas spécifiquement les définitions.

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Qu'est-ce qu'une distribution exactement?
Je connais très peu de probabilités et de statistiques, et je souhaite apprendre. Je vois le mot «distribution» utilisé partout dans différents contextes. Par exemple, une variable aléatoire discrète a une «distribution de probabilité». Je sais ce que c'est. Une variable aléatoire continue a une fonction de densité de probabilité, …
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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Différence entre les termes «distribution conjointe» et «distribution multivariée»?
J'écris sur l'utilisation d'une «distribution de probabilité conjointe» pour un public qui serait plus susceptible de comprendre la «distribution multivariée», donc j'envisage d'utiliser la dernière. Cependant, je ne veux pas perdre de sens en faisant cela. Wikipédia semble indiquer qu'il s'agit de synonymes. Sont-ils? Sinon, pourquoi pas?
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Exemples d'une statistique qui n'est pas indépendante de la distribution de l'échantillon?
Ceci est la définition de la statistique sur wikipedia Plus formellement, la théorie statistique définit une statistique comme une fonction d'un échantillon où la fonction elle-même est indépendante de la distribution de l'échantillon; c'est-à-dire que la fonction peut être indiquée avant la réalisation des données. Le terme statistique est utilisé …
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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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Confondeur - définition
Selon M. Katz dans son livre Multivariable analysis (Section 1.2, page 6), " Un facteur de confusion est associé au facteur de risque et lié de manière causale au résultat. " Pourquoi le facteur de confusion doit-il être lié de manière causale au résultat? Serait-il suffisant que le confondant soit …
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Rejetez-vous l'hypothèse nulle lorsque
Il s'agit clairement d'une question de définition ou de convention, et presque sans importance pratique. Si est réglé sur sa valeur traditionnelle de 0,05, une valeur de p de 0,0500000000000 ... est-elle considérée comme statistiquement significative ou non? La règle pour définir la signification statistique est-elle généralement considérée comme p …
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Quelle est la différence entre l'efficacité et l'efficacité pour déterminer le bénéfice de la thérapie «A» à la condition «B»?
Le contexte de cette question s'inscrit dans un cadre de santé c'est-à-dire en examinant une ou plusieurs thérapies dans le traitement d'une condition. Il semble que même des chercheurs très respectés confondent les termes efficacité et efficacité , en utilisant les termes de manière interchangeable. Comment penser l'efficacité par rapport …
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l'opérateur (x) signifie-t-il?
J'ai vu l' opérateur do(x)do(x)do(x) partout dans une revue de littérature que je fais sur la causalité (voir, par exemple, cette entrée wikipedia ). Cependant, je ne trouve pas de définition formelle et générale de cet opérateur. Quelqu'un peut-il me désigner une bonne référence à ce sujet? Je m'intéresse à …
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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