Je me demandais quelle est la différence entre la variance et l'écart type. Si vous calculez les deux valeurs, il est clair que vous obtenez l'écart type de la variance, mais qu'est-ce que cela signifie en termes de distribution que vous observez? De plus, pourquoi avez-vous vraiment besoin d'un écart-type?
J'étudie la reconnaissance des formes et les statistiques et presque tous les livres que j'ouvre sur le sujet me heurtent au concept de distance de Mahalanobis . Les livres donnent en quelque sorte des explications intuitives, mais elles ne sont toujours pas suffisantes pour que je puisse réellement comprendre ce …
J'essaie de bien comprendre l'algorithme EM, de pouvoir l'implémenter et de l'utiliser. J'ai passé une journée entière à lire la théorie et un article dans lesquels EM est utilisé pour suivre un avion en utilisant les informations de position provenant d'un radar. Honnêtement, je ne pense pas comprendre parfaitement l’idée …
À partir de la fonction de densité de distribution, nous pourrions identifier une moyenne (= 0) pour la distribution de Cauchy, comme le montre le graphique ci-dessous. Mais pourquoi dit-on que la distribution de Cauchy n'a pas de moyen?
Au fur et à mesure que l'on s'intéresse aux statistiques, la dichotomie "Frequentist" vs "Bayesian" se banalise (et qui n'a pas lu Le signal et le bruit de Nate Silver , de toute façon?). Dans les causeries et les cours d'initiation, le point de vue est extrêmement fréquentiste ( MLE …
Quelqu'un pourrait-il m'expliquer de manière détaillée sur l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE) en termes simples? J'aimerais connaître le concept sous-jacent avant de passer à la dérivation ou à l'équation mathématique.
Je travaille avec une grande quantité de séries chronologiques. Ces séries temporelles sont essentiellement des mesures de réseau toutes les 10 minutes, et certaines sont périodiques (c'est-à-dire la bande passante), d'autres pas (c'est-à-dire la quantité de trafic de routage). Je voudrais un algorithme simple pour faire une "détection des valeurs …
On sait que la médiane résiste aux valeurs aberrantes. Si tel est le cas, quand et pourquoi utiliserions-nous la moyenne en premier lieu? Une chose à laquelle je peux penser est peut-être de comprendre la présence de valeurs aberrantes, c’est-à-dire que si la médiane est loin de la moyenne, la …
Dans son livre "All of Statistics", le professeur Larry Wasserman présente l'exemple suivant (11.10, page 188). Supposons que nous ayons une densité telle que , où est un connu (non négatif, intégrable) la fonction, et la constante de normalisation est inconnu .ffff(x)=cg(x)f(x)=cg(x)f(x)=c\,g(x)c > 0gggc>0c>0c>0 Nous nous intéressons aux cas où …
Quelqu'un peut-il m'expliquer pourquoi quelqu'un choisirait-il une méthode statistique paramétrique plutôt qu'une méthode statistique non paramétrique pour le test d'hypothèses ou l'analyse de régression? Dans mon esprit, c'est comme opter pour le rafting et choisir une montre qui ne résiste pas à l'eau, car il se peut que vous ne …
J'ai trouvé deux questions ici et ici à propos de ce problème, mais il n'y a pas encore de réponse ou d'explication évidente. J'applique le même problème lorsque l'erreur de validation est inférieure à l'erreur d'apprentissage dans mon réseau de neurones à convolution. Qu'est-ce que ça veut dire?
Comment fonctionne l' astuce de reparamétrage pour les autoencodeurs variationnels (VAE)? Existe-t-il une explication simple et intuitive sans simplifier les calculs sous-jacents? Et pourquoi avons-nous besoin du "truc"?
Je me souviens encore du document Annals of Statistics sur Boosting de Friedman-Hastie-Tibshirani, ainsi que des commentaires d'autres auteurs (dont Freund et Schapire) sur le même sujet. À l’époque, clairement, Boosting était perçu comme une avancée à bien des égards: réalisable sur le plan informatique, méthode d’ensemble, avec une performance …
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