Perguntas com a marcação «r»

O título diz tudo. Entendo que os mínimos quadrados e a máxima verossimilhança fornecerão o mesmo resultado para os coeficientes de regressão se os erros do modelo forem normalmente distribuídos. Mas, o que acontece se os erros não forem normalmente distribuídos? Por que os dois métodos não são...

Existe uma maneira de obter uma pontuação de confiança (também podemos chamar de valor ou probabilidade de confiança) para cada valor previsto ao usar algoritmos como Florestas Aleatórias ou Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Digamos que essa pontuação de confiança varie de 0 a 1 e mostre quão...

Já vi em alguns momentos o uso da derivada Radon-Nikodym de uma medida de probabilidade em relação a outra, principalmente na divergência de Kullback-Leibler, onde é a derivada da medida de probabilidade de um modelo para algum parâmetro arbitrário em relação ao parâmetro real...

Esta publicação no KDnuggets citando a publicação de John Langford afirma que a entropia e as informações mútuas quando usadas como medidas de erro podem levar ao sobreajuste. Você poderia entrar em mais detalhes sobre

Em sua página wiki , os desenvolvedores do estado de Stan: Alguns princípios que não gostamos: invariância, Jeffreys, entropia Em vez disso, vejo muitas recomendações de distribuição normal. Até agora, usei métodos bayesianos que não dependiam de amostragem e fiquei feliz por ter entendido por...

Os estimadores de Bayes são imunes ao viés de seleção? A maioria dos trabalhos que discutem estimativas em alta dimensão, por exemplo, dados de sequências genômicas completas, muitas vezes levanta a questão do viés de seleção. O viés de seleção decorre do fato de que, embora tenhamos milhares de...

Pelo que entendi, o k-NN é um algoritmo de aprendizado lento e não precisa de uma fase de treinamento. Então, por que precisamos usar .fit()com o sklearn e o que acontece quando o

Com base no que aprendi, usamos vários filtros em uma camada Conv de uma CNN para aprender diferentes detectores de recursos. Mas como esses filtros são aplicados de maneira semelhante (ou seja, deslizados e multiplicados pelas regiões da entrada), eles não aprenderiam os mesmos parâmetros durante...

Eu estava implementando um artigo bastante popular " EXPLICANDO E APRENDENDO EXEMPLOS ADVERSÁRIOS " e, no artigo, ele treina uma função objetiva adversária J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Ele trata α como um hiperparâmetro. α pode ser 0,1, 0,2, 0,3, etc. Independentemente deste artigo...

(Esta pergunta é inspirada neste comentário de Xi'an .) É sabido que, se a distribuição anterior for adequada e a probabilidade for bem definida, a distribuição posterior é apropriado quase certamente.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta |

Assumindo que tenho duas variáveis ​​aleatórias não independentes e que desejo reduzir a covariância entre elas o máximo possível, sem perder muito "sinal", significa centralizar a ajuda? Eu li em algum lugar que a centralização média reduz a correlação por um fator significativo, então acho que...

fundo Em ciência da computação, matemática e, às vezes, em outros campos, exemplos "esotéricos" não podem ser apenas divertidos, mas úteis para ilustrar certos conceitos, por exemplo: Bogosort e Slowsort são algoritmos de classificação muito ineficientes que podem ser usados ​​para entender as...

Preciso analisar com R os dados de uma pesquisa médica (com mais de 100 colunas codificadas) que vem em um CSV. Vou usar chocalho para algumas análises iniciais, mas nos bastidores ainda é R. Se eu ler o arquivo.csv () , as colunas com códigos numéricos serão tratadas como dados numéricos. Estou...

Estou tentando interpretar o seguinte tipo de modelo logístico: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) É o resultado das predict(mdl)chances esperadas de sucesso para cada ponto de dados? Existe uma maneira simples de tabular as chances de cada nível de fator do...

Se alguém estiver testando a suposição de homoscedasticidade, os testes paramétricos (Teste de Homogeneidade de Variâncias de Bartlett bartlett.test) e não paramétricos (Teste de Homogeneidade de Variâncias de Figner-Killeen fligner.test) estão disponíveis. Como saber qual tipo usar? Isso deve...

O livro de estatísticas que estou lendo recomenda o ômega ao quadrado para medir os efeitos de meus experimentos. Eu já provei usando um design de plotagem dividida (mistura de assuntos entre sujeitos e entre sujeitos) que meus fatores dentro dos sujeitos são estatisticamente significativos com p...

Estou examinando alguns dados de cobertura genômica, que são basicamente uma longa lista (alguns milhões de valores) de números inteiros, cada um dizendo quão bem (ou "profunda") essa posição no genoma é coberta. Gostaria de procurar "vales" nesses dados, ou seja, regiões que são...

Pergunta: Com uma cadeia MCMC de 10 dimensões, digamos que estou preparado para entregar uma matriz dos sorteios: 100.000 iterações (linhas) por 10 parâmetros (colunas), qual a melhor forma de identificar os modos posteriores? Estou especialmente preocupado com vários modos. Fundo:Eu me considero...

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Eu gostaria de aprender a usar o Rcpp ....

Estou ajustando um modelo linear em R usando glmnet. O modelo original (não regularizado) foi ajustado usando lme não tinha um termo constante (ou seja, estava na forma lm(y~0+x1+x2,data)). glmnetleva uma matriz de preditores e um vetor de respostas. Eu tenho lido a glmnetdocumentação e não...