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0000013999 00000 n
Cambridge University Press. 0000013488 00000 n
\sum_{i = 1}^{n}x_i \ge \frac{c\sigma^2}{\left(\mu_1-\mu_0\right)} - \frac{n\left(\mu_0^2-\mu_1^2\right)}{2\left(\mu_1-\mu_0\right)}, ∑i = 1nXje≥cσ2(μ1-μ0)+n (μ21-μ20)2 (μ1-μ0)∑je=1nXje≥cσ2(μ1-μ0)+n(μ12-μ02)2(μ1-μ0) Computer Age Statistical Inference code for textbook - optixlab/CASI - The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction - Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman - Data Science from Scratch - Joel Grus - Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence and Data Science - Trevor Hastie and Bradley Efron
0000013976 00000 n
L ( x )L(X)L(x), L ( x ) =F1( x )F0( x )L(X)=F1(X)F0(X) \bar{x} \ge k \text{, where } k = \frac{c\sigma^2}{n\left(\mu_1-\mu_0\right)} + \frac{\left(\mu_1+\mu_0\right)}{2}, tc( x ) = {1si X¯≥ k0si X¯< k ., où k =cσ2n (μ1-μ0)+(μ1+μ0)2tc(X)={1si X¯≥k0si X¯����θ�y�P��T���"U��Ɵe�7�'-�s�:Ycq��O�$�����tY�i~V���Z�ߤ=Uv���G�`� Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. \bar{x} \ge \frac{c\sigma^2}{n\left(\mu_1-\mu_0\right)} + \frac{\left(\mu_1+\mu_0\right)}{2}, X¯≥ k , où k =cσ2n (μ1-μ0)+(μ1+μ0)2X¯≥k, où k=cσ2n(μ1-μ0)+(μ1+μ0)2 Past exam papers for ST323 In the case of lung capacity prediction, the predictive variable selection concurred with the highest absolute coefficient in both approaches to determined importance. J'espère que cela fonctionne. :). J'ai donc implémenté le code python ci-dessous ... tc( x ) = {1si log L ( x ) ≥ c0si log L ( x ) < c .tc(X)={1si journal L(X)≥c0si journal L(X)>
endobj
\left(\frac{1}{n}\right) \sum_{i = 1}^{n}x_i \ge \left(\frac{1}{n}\right) \left( \frac{c\sigma^2}{\left(\mu_1-\mu_0\right)} + \frac{n\left(\mu_1+\mu_0\right)}{2}\right), ∑ni = 1Xjen≥cσ2n (μ1-μ0)+(μ1+μ0)2∑je=1nXjen≥cσ2n(μ1-μ0)+(μ1+μ0)2 \beta = \text{Pr}_{f_1} \left\{\frac{\bar{x} - \mu_1}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}} \lt \frac{k - \mu_1}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}\right\}, β=PrF1{ z-score >
endobj
0000054009 00000 n
Toute règle de ce type a deux probabilités d'erreur fréquentiste associées: choisir alors que réellement généré , et vice versa,XXxF0( x )F0(X)f_0\left(x\right)F1( x )F1(X)f_1\left(x\right)t ( x )t(X)t\left(x\right)000111XXxF1F1f_1F0F0f_0XXx. endobj
\beta = \text{Pr}_{f_1} \left\{\text{z-score} \lt \frac{k - \mu_1}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}\right\} \enspace \enspace \text{ where } k = \frac{c\sigma^2}{n\left(\mu_1-\mu_0\right)} + \frac{\left(\mu_1+\mu_0\right)}{2}. J'ai ensuite édité la question pour résumer mon doute au début du post. Dans le site Web du livre Computer Age Statistical Inference , il y a une session de discussion où Trevor Hastie et Brad Efron répondent souvent à plusieurs questions.