Questions marquées «sample»

Un échantillon est un sous-ensemble d'une population. Les statistiques, en général, concernent l'utilisation d'échantillons pour faire des inférences sur les paramètres régissant une population plus grande (peut-être infinie).

25
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 …


3


1
Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

1
Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

9
Comment savoir quel type de distribution représente ces données sur les temps de réponse ping?
J'ai échantillonné un processus du monde réel, les temps de ping du réseau. Le "temps d'aller-retour" est mesuré en millisecondes. Les résultats sont tracés sur un histogramme: Les temps de ping ont une valeur minimale, mais une longue queue supérieure. Je veux savoir de quelle distribution statistique il s'agit et …


3
Bootstrap: la question du sur-ajustement
Supposons que l'on effectue le bootstrap dit non paramétrique en tirant échantillons de taille n chacun à partir des n observations originales avec remplacement. Je crois que cette procédure équivaut à estimer la fonction de distribution cumulative par le cdf empirique:BBBnnnnnn http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function puis obtenir les échantillons de bootstrap en simulant …



1
Grand échantillon asymptotique / théorie - Pourquoi s'en soucier?
J'espère que cette question ne sera pas marquée comme «trop générale» et j'espère qu'une discussion commencera qui bénéficiera à tous. En statistiques, nous passons beaucoup de temps à apprendre de grandes théories d'échantillonnage. Nous souhaitons vivement évaluer les propriétés asymptotiques de nos estimateurs, notamment s’ils sont asymptotiquement impartiaux, asymptotiquement efficaces, …

1
LARS vs descente coordonnée pour le lasso
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de milliers et p<20). Cependant, toute autre …

2
Quelle est la différence entre une variable aléatoire et un échantillon aléatoire?
Ces deux expressions m'ont beaucoup dérouté lorsque j'apprenais les statistiques. Il me semble que ce sont des choses totalement différentes. Un échantillon aléatoire consiste à prélever au hasard un échantillon dans une population, tandis qu'une variable aléatoire est comme une fonction qui mappe l'ensemble de tous les résultats possibles d'une …


En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.