Questions marquées «distributions»

Une distribution est une description mathématique des probabilités ou des fréquences.

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Utiliser la régression du poisson pour des données continues?
La distribution de poisson peut-elle être utilisée pour analyser des données continues ainsi que des données discrètes? J'ai quelques ensembles de données où les variables de réponse sont continues, mais ressemblent à une distribution de poisson plutôt qu'à une distribution normale. Cependant, la distribution de poisson est une distribution discrète …
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Diviser les données en N groupes égaux
J'ai un cadre de données qui contient des valeurs sur 4 colonnes: Par exemple: ID, price, click count,rating Ce que je voudrais faire, c'est "diviser" cette trame de données en N groupes différents où chaque groupe aura un nombre égal de lignes avec la même distribution de prix, le nombre …
11 r  distributions 
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Qu'est-ce qu'une distribution log-odds?
Je lis un manuel sur l'apprentissage automatique (Data Mining par Witten, et al., 2011) et suis tombé sur ce passage: ... De plus, différentes distributions peuvent être utilisées. Bien que la distribution normale soit généralement un bon choix pour les attributs numériques, elle ne convient pas aux attributs qui ont …
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Quand les moindres carrés seraient-ils une mauvaise idée?
Si j'ai un modèle de régression: où et ,Oui= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V [ε]=Iré∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) quand utiliser , l'estimateur des moindres carrés ordinaire de , serait-il un mauvais choix pour un estimateur?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta J'essaie …
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