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stats
Super doc !
Ressource intéressante.
Super bouquin, à lire absolument.
Mais alors vraiment absolument.
Via Mathieu.
Mais alors vraiment absolument.
Via Mathieu.
À voir, ça a l'air vachement bien.
Les exemples de Kéry et Royle traduits en Nimble
Wikipedia pas recommandé pour l'autoapprentissage en stats.
Ça ça m'intéresse... sur le package brms. À lire
Alire
La vache, ça avance à une vitesse ! À lire absolument...
J'arrête pas d'en entendre parler de ça... Faudrait que je me prenne un moment pour creuser...
plein de pistes utiles
Greta pour le MCMC. Ça semble génial...
Réponse intéressante de Ben Bolker, reposant sur le package lmperm, permettant l'ajustement de modèles linéaires avec test par permutation. À creuser, un jour.
Un shaded relief sous R. S'appuie sur le package metR du gars sur github
Liste des livres de stats préférés de Aki Vehtari. Ceux que je connais sont effectivement incontournables. Me reste à lire les autres !
Ah ? Ça m'intéresse
Semble intéressant, à lire donc.
Quand un outbreak se termine-t-il ?
Super illustration de l'approche. L'exemple de ffriend est limpide.
La règle de dérivation en chaîne multivariée, utilisée pour la /reverse mode algorithmic differentiation/, à son tour utilisée dans STAN.
Rapidement, si z = h(x,y), et si (i) x = f(t) et (ii) y = g(t), alors (dz/dt) = (dh/dx)*(dx/dt) + (dh/dy)*(dy/dt)
Bonne explication du pourquoi.
Rapidement, si z = h(x,y), et si (i) x = f(t) et (ii) y = g(t), alors (dz/dt) = (dh/dx)*(dx/dt) + (dh/dy)*(dy/dt)
Bonne explication du pourquoi.