Les bookmarks de Clem
2390 shaares
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La shifted lognormal pour la distribution des temps de réaction
La somme de log-normale s'approche par une distribution de log-normale. Bidouillage, mais intéressant
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Comment redémarrer un MCMC. Et définir son propre sampler avec Nimble
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Vérifier dans quel sens tourne la liste des sommets d'un polygone
Le processus de Poisson est une version continue du processus de Bernoulli.
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Comment nommer des fichiers. Plein de bons conseils.
M'a l'air intéressant pour l'ABC.
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Intro à Julia
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Diviser par (n-1) dans le calcul de la variance permet de corriger un biais dans l'estimation de la variance de la population. Mais un biais tellement faible que c'est peanuts, et qu'il n'y a quasi-aucun cas de figure dans lequel la correction de ce biais pourrait se révéler utile. Simpson résume bien :
The n vs (n−1) denominator for a variance estimator is a curiosity. It is the source of thrilling (Not thrilling) exercises or exam questions. But it is not interesting.
It could maybe set up the idea that MLEs are not unbiased. But even then, the useless correction term is not needed. Just let it be slightly biased and move on with your life.
Because if that is the biggest bias in your analysis, you are truly blessed."
Amen.
The n vs (n−1) denominator for a variance estimator is a curiosity. It is the source of thrilling (Not thrilling) exercises or exam questions. But it is not interesting.
It could maybe set up the idea that MLEs are not unbiased. But even then, the useless correction term is not needed. Just let it be slightly biased and move on with your life.
Because if that is the biggest bias in your analysis, you are truly blessed."
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alire
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La distribution de Moschopoulos est une somme de gamma avec des paramètres différents.
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Combien d'atomes dans l'univers ? 4×10^79 atomes
Débloquer un paramètre coincé avec Nimble.
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Une enclave pénible à gérer en SIG, les raisons derrière: avantageux de rester en Meurthe et Moselle, du fait du prix des maisons et des subventions départementales.
Modéliser le log de la moyenne d'une variable log-normale, n'est pas la même chose que de modéliser la moyenne du log d'une variable log-normale. Une bonne explication.
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100 m de dénivelé sur un parcours = 1k de plat. Intéressant
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docs pour soumettre à l'ESA
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Réponse dont je me doutais à une question que je me posais... La représentation de la terre plate est commune chez certains peuples autochtones.
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Détecter les caractères non-ASCII dans un fichier: grep -Pn '[^\x00-\x7F]'
différencier Who et whom en anglais.
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J'y avais pas pensé, mais effectivement, repartir de la posterior par une approximation de multivariate normal est qqc qui se fait. À garder sous le coude.
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un labo intéressant
Ntzoufras 2009 (p. 276) décrit une stratégie appelée "ones trick", "zeroes trick" voire "zero-ones trick" qui permet d'ajuster n'importe quelle distribution avec jags. L'idée est de considérer que la vraisemblance est égale au produit des exponentielles des log-vraisemblances individuelles, produit que l'on peut réexprimer comme la vraisemblance d'une loi de Poisson résultant dans un vecteur de zéro. Voir Ntzoufras, l'idée est géniale.
Bons liens.
La somme d'un nombre aléatoire N de variables poissoniennes avec N lui-même tiré d'une loi de poisson n'est pas une loi de Poisson.
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Model for latent count variable. M'a pas l'air simple à ajuster.
Régression linéaire en bayésien avec prior conjuguée. Je vais en avoir besoin
Interpréter les différences de SE quand on utilise elpd. Super réponse de Vehtari.
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