Modele statistique 2

Les modèles statistiques sont souvent utilisés même lorsque le processus physique modélisé est déterministe. Par exemple, le lancer de pièces est, en principe, un processus déterministe; Pourtant, il est couramment modélisé comme stochastique (par le biais d`un processus de Bernoulli). La modélisation statistique dans R est un cours à plusieurs parties conçu pour vous mettre à la vitesse avec les méthodologies les plus importantes et les plus puissantes dans les statistiques. Dans la partie 2, nous allons jeter un oeil à la taille et l`interaction des effets, les concepts de changement total et partiel, la variabilité d`échantillonnage et les transformations mathématiques, et les implications de quelque chose appelée collinearity. Ce cours a été écrit à partir de zéro, spécifiquement pour les utilisateurs de DataCamp. Comme vous le verrez, en utilisant l`informatique et les concepts de l`apprentissage automatique, nous serons en mesure de sauter la plupart des sujets marginaux et ésotériques rencontrés dans les cours traditionnels de «régression». Les modèles peuvent être comparés les uns aux autres par l`analyse exploratoire des données ou l`analyse de données confirmatoires. Dans l`analyse exploratoire, une variété de modèles sont formulés et une évaluation est effectuée de la façon dont chacun décrit les données. Dans l`analyse confirmatoire, un modèle ou des modèles précédemment formulés sont comparés aux données.

Les critères communs pour comparer des modèles incluent R2, facteur de Bayes, et le test de rapport de vraisemblance ainsi que sa probabilité relative de généralisation. Danny est le professeur DeWitt Wallace de mathématiques, de statistiques et d`informatique au Macalester College de Saint Paul, au Minnesota. À Macalester, il a développé la séquence d`introduction en calcul et statistiques ainsi qu`une introduction à l`informatique pour les scientifiques. Il est co-auteur du paquet mosaïque R et écrit plusieurs manuels: comprendre la dynamique non linéaire, introduction au calcul scientifique et à la programmation, et modélisation statistique: une nouvelle approche. Livres: analyse de données et graphiques utilisant R, Maindonald et Braun, série Cambridge en mathématiques statistiques et probabilistes. La qualité du modèle mesurée en tant qu`équilibre entre un ajustement équitable des données et un nombre minimal de paramètres peut être évaluée à l`aide d`indices tels que le critère d`information (AIC) ou le critère d`information Bayésien (BIC ou SBC). Lors de la comparaison de plusieurs modèles paramétriques les uns aux autres, le modèle avec l`indice le plus bas a la meilleure qualité dans l`ensemble. L`interprétation de ces indices n`a pas de sens dans un contexte absolu, en d`autres termes, lorsqu`un seul modèle est pris en considération. Il y a trois buts pour un modèle statistique, selon Konishi & Kitagawa. [4] les conditions de validité que nous proposons sont des règles de base. Il n`y a pas de règles précises dans la littérature.

Nous vous conseillons vivement de vous référer aux recommandations spécifiques de vos champs.