Les matheux sont dans la place - pt=prout

[Souly]

Ce que je déteste en fait chez les matheux... C'est qu'il te sorte des indices, dont tu sais même pas d'où ça sort....

Voilà mon problème : Je recherche à calculer un coefficient de variation (=CV=écart type/ moyenne) mais en multivarié.

Je cherche un petit peu, déjà il y a plusieurs formules et chacun se tire le bouchon... Mais en plus, je suis pas certain de bien comprendre ce qu'il se passe. J'ai trouvé une formule assez facile à utiliser :
http://tof.canardpc.com/view/431e85b...6a8c0c713f.jpg

Ok. Pour vérifier, je regarde ce qu'en dise d'autres publis...

http://tof.canardpc.com/view/daea32c...92c29e68af.jpg

POURQUOI C4EST PAS LA MEME CHOSE §§§§ C'est quoi ce putain de 'tr' et cet indice de "t" sortie de mon cul !

Alors je repars chez l'auteur (van valen là...)

http://tof.canardpc.com/view/4e2f4f4...c9d6b2820f.jpg

Quelqu'un pourrait me dire si c'est la même chose ? Parce que dans un cas, j'ai une formule simple, qu'un biologiste peut utiliser, et dans l'autre une formule à la con qui demande d'avoir fait au moins une License de math.

Dans la deuxième formule, tu as une expression matricielle : tr, c'est la trace de la matrice (la somme des coefficients diagonaux) et l'indice t dénote la transposée de la matrice (échanger lignes et colonnes). Là comme ça, on dirait bien que les deux dernières formules sont équivalentes.

La différence entre la première et la deuxième vient probablement du fait que dans le premier cas, tu manipules des vecteurs et dans l'autre des matrices. Ou pas.

EDIT : Grillé à point.

[Molina]

Ouai, pour le 100, c'est normal dans le deuxième papier il parle d'indice au lieu de parler proprement dit de C.V (qui est un pourcentage).

Ok, ... Je comprends mieux. Merci beaucoup, beaucoup.

Si un jour vous publiez dans un domaine où les 90% ne sont pas des matheux, s'il vous plait, faites pas comme si c'était évident (Oui, parce que truc de dingue, les trois papiers sont des papiers de biologies...).

[Souly]

Ouai, pour le 100, c'est normal dans le deuxième papier il parle d'indice au lieu de parler proprement dit de C.V (qui est un pourcentage).

Ok, ... Je comprends mieux. Merci beaucoup, beaucoup.

Si un jour vous publier dans un domaine où les 90% ne sont pas des matheux, s'il vous plait, faites pas comme si c'était évident (Oui, parce que truc de dingue, les trois papiers sont des papiers de biologies...).

Algèbre linéaire en 6ème épicétou

[Enyss]

Déjà, ça serrait bien si on commençait en première

[Eradan]

Déjà, ça serrait bien si on commençait en première

Les cours de français sont visiblement plus important et plus cruciaux

[Anonyme20240202]

Ouais plutôt d'accord même si là ça demeurait relativement élémentaire (pas hyper avancé j'entends, tu peux voir ça si tu fais une prépa maths ou licence, etc.) tout papier devrait être auto-suffisant/self-contained. Pas obligé de redéfinir l'addition non plus à chaque fois mais très très souvent y'a des termes qui sortent au pif dans les papiers et je trouve ça illisible.

Bon après pour ton exemple en particulier y'a pas le reste de l'article donc c'est peut-être défini plus haut.

Notre médaillé Fields national résume tout ma pensée (et bien plus) sur le sujet dans cette vidéo bien sympa mais jamais réussi à la trouver en meilleure qualité, tous les profs de maths et autres devraient la voir.



- - - Mise à jour - - -

Surtout à 2:30 c'est typiquement le genre de truc qu'on voit partout (ressemble un peu à ton cas pour les non-matheux)

Et pour info son exemple existe vraiment (fppf), c'est un terme utilisé en maths, tu peux vraiment faire des phrases aussi affreuses si tu le souhaites

[Eprefall]

Coin,

J'ai besoin de votre aide pour une régression linéaire .

J'ai appris récemment qu'il y avait des hypothèses à respecter pour qu'une régression linéaire (notamment OLS) soit pertinente (avant je faisais ça comme un tâcheron) et en particulier l'exogénéité, l'homoscédasticité et la non corrélation des termes d'erreurs.
Sauf que je ne vois pas comment je peux tester l'exogénéité ?

De plus, mes données sont hétéroscédastique à fond...

Heteroscedasticity does not cause ordinary least squares coefficient estimates to be biased, although it can cause ordinary least squares estimates of the variance (and, thus, standard errors) of the coefficients to be biased, possibly above or below the true or population variance.

Si j'ai bien compris wikipedia () ma régression reste valide mais ça signifie que c'est pas pertinent en terme de variance et écart-type (que j'utilise pas donc je m'en fou).
Correct ?

Est-ce qu'il y a d'autres hypothèses importantes à tester ?

Merci et désolé si je dis des bêtises.

[Vautour]

désolé si je dis des bêtises.

Ce sont des bêtises car ce ne sont pas des maths ton truc là.

[Eprefall]

Pourtant ça y ressemble y'a des sommes et tout.

[Anonyme20240202]

20 Balles que nous avons affaire à de l'économétrie abjecte et méphitique

[darkpoulp]

J'ai bien fait de me retenir de citer JP Bouchaud

[Dr.Kant]

Pour tester l'exogénéité, ils donnent une formule explicite dans l'article wikipedia dont tu parles.
Pour savoir quelles hypotheses tester, il faut revenir au theoreme de regression lineaire que tu cherches a appliquer (il n'y en a pas qu'un seul type).
Si tu fais de l'econometrie, alors ce que tu fais est dangereusement trop rigoureux. Tu risques de te faire sanctionner.

[Eprefall]

Z'êtes méchants (mais je suis d'accord ).

Non je fais pas de l'économétrie (beurk) mais du génie logiciel (autant dire que la rigueur c'est pas trop dans les mœurs de ma communauté ), mais j'ai un rapporteur de thèse qui me parle de toutes ces choses bizarres .
Pour l'exogénéité j'ai pris wikipedia au mot et j'ai calculé la corrélation (Pearson) entre ma variable et les termes d'erreurs... La corrélation est pourrie, ça m'arrange, je passe à autre chose .
Pour l'homoscédasticité, je vais juste dire que ma prédiction est moins précise quand ma variable augmente (enfin j'ai peut-être une explication plus valorisante), ça devrait passer vu que c'est ce que le rapporteur suggère .

Mais autre question (encore des stats désolé) :
Je teste les performances de différentes versions d'une application (où je fais un type d'optimisation pour chaque version) et je regarde certaines métriques (mettons les FPS (frame per second) pour l'exemple).
Moi j'ai toujours estimé que je pouvais comparer mes observations comme étant indépendante entre les versions, et donc j'ai fait un Mann-Whitney U.
Mais mon rapporteur me dit que comme les versions de l'appli sont dérivées d'une même version alors je dois considérées mes observations comme appareillées et plutôt faire un Wilcoxon signed-rank test.

Je comprends plus ou moins son point de vue mais j'aurais tendance à penser que c'est indépendant quand même, parce qu'en soit mes versions sont des sujets différents.
Surtout qu'au final je n'ai pas le même nombre de valeurs (puisque la version opti s'exécute plus rapidement) et que les tests appareillées ça semble pas tip-top pour ça (Wilcoxon marche pas sous R avec des ensembles de tailles différentes).

Est-ce qu'il a raison ?

Merci pour l'aide, la prochaine je vous poserais des questions sur les anneaux commutatifs unitaires (ou pas).

PS: Si vous avez l'impression que je fais ça au pifomètre, c'est normal .

[Gobbopathe]

Dites, la conversation sur la lemniscate dans le topic des sciences de l'univers fait resurgir un autre sujet de mes vieux souvenirs de prépa. Il me semblait qu'on avait évoqué une forme de courbe appelée dotoïde. C'était sur ce principe qu'était sensés être construits les échangeurs d'autoroute, et sa particularité était qu'on pouvait les prendre à accélération angulaire constante. Ça c'est mes souvenirs.
Seulement deux choses :
1) google ne semble pas connaître le mot "dotoîde", donc je me dis que je me plante quelque part. Vous sauriez retrouver le bon nom ?
2) je me suis toujours dit que si je prenais un échangeur d'autoroute à accélération angulaire constante je me retrouverais vite dans le décor. A la limite à vitesse angulaire constante je veux bien. Mais pourtant dans mes (vieux) souvenirs je crois bien me rappeler que c'était accélération angulaire constante, et que ça m'avait toujours paru bizarre.

Voilà, une question qui trotte dans ma tête depuis bien longtemps, et que je me décide à poser

[Møgluglu]

2) je me suis toujours dit que si je prenais un échangeur d'autoroute à accélération angulaire constante je me retrouverais vite dans le décor. A la limite à vitesse angulaire constante je veux bien. Mais pourtant dans mes (vieux) souvenirs je crois bien me rappeler que c'était accélération angulaire constante, et que ça m'avait toujours paru bizarre.

Je ne retrouve pas le nom non plus, mais à vitesse angulaire constante tu aurais besoin de mettre un grand coup de volant au moment d'entrer et de sortir du virage, ce qui n'est pas terrible.
À accélération angulaire constante tu tournes ton volant à vitesse constante dans un sens jusqu'au point de corde, puis dans l'autre sens. (Sur un 2-roues, c'est pareil avec l'inclinaison.) Évidemment, on suppose que la courbure du virage ne continue pas à se resserrer indéfiniment en spirale et qu'on passe à une accélération angulaire constante dans l'autre sens pour sortir du virage.

[Gobbopathe]

Du coup ça commence à me rendre fou, autant pour l'accélération angulaire constante j'ai un vieux doute, autant le nom "dotoïde" je pensais l'avoir bien retenu. Ca me surprendrait beaucoup que ça ne soit pas ça. Et j'ai beau essayer de fouiller un peu, rien qui ressemble au mot dotoïde. Si ça continue je vais passer une mauvaise nuit

[Møgluglu]

C'est une spirale d'Euler, ou Clothoïde. T'étais pas loin.
Bonne nuit.

[Gobbopathe]

Aaaaah merci Vraiment étrange ça ne me parle pas, mais y a pas de doute il doit bien s'agir de ça

[Orhin]

[Ananas]

Salut les canards matheux ! J'ai besoin de vos lumières.

Je coince dans mon taf avec un problème qui ne me paraît pas insurmontable mais dont je n'arrive pas à trouver une réponse satisfaisante. Ca fait appel a des notions de covariances et de probabilités bayesiennes. J'ai posé la question sur CrossValidated il y a quelques temps, mais sans succès.

Pour les anglophones, allez lire directement le post sur CrossValidated, y'a les jolies formules mathématiques que je peux pas afficher ici. En gros, le problème est le suivant: je fais tout un tas d'observations de deux variables supposées aléatoires, A et B, et avec ça je construis la variable C=A+B. Je peux calculer la matrice de covariance de mes obs (A, B, C), mais celle-ci sera non-inversible car les colonnes ne sont pas indépendantes (puisque C=A+B ). Or, si je veux calculer une distribution de probabilité qui tiens compte de la covariance, la formule "classique" (voir le lien ci-dessus) ne fonctionne pas car elle nécessite de pouvoir inverser la matrice de covariance.

Pour régler le problème, je peux bien évidemment utiliser uniquement les variables (A, B ) - ou (A, C), mais je suis curieux de savoir si c'est possible d'adapter la formule (en utilisant une matrice de covariance modifiée par exemple) pour pouvoir utiliser toutes mes obs (A, B, C).

D'un côté j'ai le sentiment que ça ne doit pas être bien galère de répondre à cette question, d'un autre côté je me retrouve à avoir du mal à formuler exactement mon problème de manière claire...


Toute aide sera la bienvenue. Je veux bien traduire le post sur CrossValidated en français si qqn se sent d'attaque mais à de la peine avec l'anglais.

[Dr.Kant]

A mon sens tu ajoutes pas d'information, donc tu devrais pas toucher a ta probabilite.

p (a,b,c|A,B,C)=p (a,b|A,B,C)*p(c|A,B,C,a,b)
Or p(a,b|A,B,C)=(a,b|A,B ) car l'a priori sur C est deja dans A et B.
Et le dernier terme se reduit a un Dirac centré sur a+b.

[Ananas]

Merci pour la réponse !

A mon sens tu ajoutes pas d'information, donc tu devrais pas toucher a ta probabilite.

Ah ça pour le coup on est d'accord, mais c'est pas tout à fait la question. Pour reformuler un peu, est-ce que c'est possible de calculer p(a|A,B,C ) sans choisir explicitement de calculer soit p(a|A, B ) ou p(a|A, C ) - sachant que les trois probabilités sont égales.

Je sens bien que c'est un peu absurde comme question, mais le fond du problème est qu'en choisissant de calculer p(a|A, B ) ou p(a|A, C ) ça implique de faire un choix (laisser tomber C ou B ) qui n'a pas d'influence sur mon calcul en particulier, mais qui en a une à un autre niveau.

[Enyss]

Quelle serrait cette "influence à un autre niveau"?

[Aghora]

Merci pour la réponse !

Ah ça pour le coup on est d'accord, mais c'est pas tout à fait la question. Pour reformuler un peu, est-ce que c'est possible de calculer p(a|A,B,C ) sans choisir explicitement de calculer soit p(a|A, B ) ou p(a|A, C ) - sachant que les trois probabilités sont égales.

Je sens bien que c'est un peu absurde comme question, mais le fond du problème est qu'en choisissant de calculer p(a|A, B ) ou p(a|A, C ) ça implique de faire un choix (laisser tomber C ou B ) qui n'a pas d'influence sur mon calcul en particulier, mais qui en a une à un autre niveau.

T'es sûr que C peut avoir une densité si sa matrice de covariance n'est pas inversible ? Moi j'ai un doute.

Et qu'est ce que tu signifies sur CrossValidated par M_obs - \Sigma ?

[Dr.Kant]

Comme Enyss, j'aimerai comprendre ce qu'il y a derriere. Si les notations sont bien faites, p(a|A,B,C )=p(a|A). Sinon ca veut dire que a depend aussi un peu de A qui est cache dans B ou C. D'ailleurs, ce sont des a priori sur les parametres des distributions ou c'est plus complexe?

[Ananas]

Je réponds un peu à la bourre, désolé


Ce qu'il y a derrière, pour prendre un exemple pratique, c'est la chose suivante: j'ai des objets dont j'observe les variations de luminosité au cours du temps. Je sais que la variabilité se répète d'une image à une autre, et je cherche à mesurer le délai qu'il y a entre les variations observées.

Si j'ai 3 objects, a, b, et c dont je connais les variations de luminosité au cours du temps, alors je peux mesurer les délais entre ces objects, délais que je nomme A (délai entre a et b), B (délai entre a et c), et C (délai entre b et c). Forcément, l'un des délais sera complètement dépendent des deux autres (p.ex. A+C=B ).

J'aimerai maintenant utiliser ces délais pour contraindre un modèle. Le modèle prend comme paramètre d'entrée la position relative des objects a, b et c les uns par rapport aux autres, les délais A, B et C ainsi que tout un tas d'autres paramètres qui ne nous intéressent pas. Toutefois, le modèle demande de choisir un objet de référence, et utilisera comme contraintes les positions et délais relatifs à cette référence. Par exemple, si a est l'objet de référence, alors les contraintes seront les positions relatives de b et c par rapport à a, et les délais A et B.

En théorie, le choix de l'objet de référence est complètement arbitraire et devrait donner le même résultat. En pratique évidemment, ça ne marche pas. Pour tout un tas de raison qu'on ne commencera pas a énumérer ici sinon on ne va jamais en finir, le choix de l'object de référence à un impact, qui est parfois non négligeable.

Une possibilité pour se "débarasser" de ce problème d'objet de référence est simplement de choisir tous les objects les uns après les autres et de faire une moyenne des résultats du modèle. Mais j'aurais aimé savoir s'il y a moyen de faire ça en une seule étape, c'est à dire de modifier le modèle pour qu'il prennent des contraintes qui ne soient pas indépendentes (i.e. toutes les positions relatives, et tous les délais). C'est apparament jouable, mais ça demande aussi d'avoir de l'information supplémentaire sur les délais, notamment d'utiliser la matrice de covariance de la mesure des délais (puisque la détermination des délais est empirique, ça passe par un espèce de bootstrapping++ amélioré).

Et on en vient à ma question initiale. Si je veux utiliser la matrice de covariance de mes délais (A, B, et C ), je dois être certain que cette matrice utilisée dans une formule de proba classique donne une même densité de probabilité que si je considère uniquement (A, B ) ou (A, C ). J'ai le sentiment que c'est pas jouable, mais j'aimerai en être certain.

Et qu'est ce que tu signifies sur CrossValidated par M_obs - \Sigma ?

Juste de considérer M_obs et \Sigma. Le - n'avait pas de signification mathématique, c'est édité.

[raspyrateur]

J'ai une question à la con. Mais ne me jetez pas de caillou tout de suite.

Comment on calcul le déterminant d'une matrice 3*3 du genre : (3,-2,0; 2,0,-4 ; 0,1,3) avec ";" pour signifier que c'est une nouvelle ligne ? Etant donné que les 0 sont sur la seconde diagonale, avec la méthode de sarus, tous les produits sont nuls... Du coup comment il faut faire ?

bon en fait je ne sais plus calculer, c'est signe que j'ai trop revisé

je laisse ça pour la postérité et le lol.

moquez vous, c'est un ordre.

[Enyss]

Bah non, tout les produits ne sont pas nuls avec la méthode de Sarus.

 
|3  -2   0 |
|2   0  -4 | = 3*0*3 + (-2)*(-4)*0 + 0*2*1 - 0*0*0 - (-2)*2*3 - 3*(-4)*1 = 24
|0   1   3 |

Pour la peine, tu calculera le déterminant de cette matrice en utilisant la définition !

[raspyrateur]

Bah non, tout les produits ne sont pas nuls avec la méthode de Sarus.

 
|3  -2   0 |
|2   0  -4 | = 3*0*3 + (-2)*(-4)*0 + 0*2*1 - 0*0*0 - (-2)*2*3 - 3*(-4)*1 = 24
|0   1   3 |

Oui, j'ai juste fait trois fois la même connerie en boucle et après mon cerveau est parti en cacahuètes. ^^

Putain de révisions de concours de merde. Forcement il fallait que ça tombe sur des maths que j'ai pas fait à la fac, ou pour lequel il y avait juste un seul module coeff 2

[Gobbopathe]

Du coup je profite pour caler ça là, issu du topic des podcasts :

Trajectoire, FR, présenté par Fibretigre (Studio 404, dév de Out There) et 4 doctorants en maths. L'idée est de décortiquer les maths sur un ton détendu, avec un découpage de l'émission similaire à Studio 404. J'ai trouvé les premières émissions un peu brouillonnes, la qualité grimpe doucement