Questions marquées «population»

Une population est l'ensemble des unités à partir desquelles un échantillon peut être tiré.

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Localisation des échantillons de données disponibles gratuitement
Je travaille sur une nouvelle méthode d'analyse et d'analyse de jeux de données pour identifier et isoler les sous-groupes d'une population sans connaître à l'avance les caractéristiques d'aucun sous-groupe. Bien que la méthode fonctionne assez bien avec des échantillons de données artificiels (c'est-à-dire des ensembles de données créés spécifiquement dans …
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Package GBM vs Caret utilisant GBM
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en utilisant RMSE et …
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Est-il judicieux de calculer des intervalles de confiance et de tester des hypothèses lorsque des données de l'ensemble de la population sont disponibles?
Est-il judicieux de calculer des intervalles de confiance et de tester des hypothèses lorsque des données de l'ensemble de la population sont disponibles? À mon avis, la réponse est non, car nous pouvons calculer avec précision les vraies valeurs des paramètres. Mais alors, quelle est la proportion maximale de données …
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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