Les bookmarks de Clem
2353 shaares
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Sur le calcul des matrices de covariances avec le GLM sous R.
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Un post intéressant indiquant que la matrice d'information de Fisher est identique à la covariance de la posterior. Mais qui ne donne aucune référence sur ce point. Autant je comprends pourquoi l'estimation MAP est identique à la MLE quand les priors sont uniformes impropres, autant je ne comprends pas pourquoi la matrice d'information de Fisher devrait être théoriquement égale à la covariance de la posterior. C'est vraiment un point que j'aimerais résoudre, parce que ça m'arrangerait pas mal pour l'étude que je suis en train de faire.
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Sur le focus avec le DIC (valable aussi sur l'AIC).
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Sur l'usage du bootstrap avec validate et ols pour disposer d'une mesure d'incertitude sur le modèle dans la procédure de model selection (comparaison avec stepAIC).
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Bouquin de bayésien
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𝑝⋅(1−𝑝)⋅[𝐸(𝑦|𝑑=1)−𝐸(𝑦|𝑑=0)]
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Une bonne explication de la fission.
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Bon à savoir: ucs n'est plus nécessaire avec lualatex. J'avais pas noté
Creuser cette histoire de régression Dirichlet, apparemment ya toute une biblio sur cette méthode, connaissais pas...
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