Mattrr ==> HEIN ??? O_O J'ai beau y réfléchir je comprend pas comment tu arrive a l'idée de "c'est juste qu'il a pas vu matrix" parce que ou est la chute comique de ce point de vue ? et ou est le rapport avec la suppression de son compte facebook ? O_O
Explique moi ton point de vu s'il te plait et développe parce que la sa fait un peu réponse WTF
Willburger, peut-être que Mattrr a raisonné comme suit:
Y=alpha + beta1 X - beta2 X² + u
où Y=capacité à comprendre le fichier, X=nombre de visionage de Matrix.La capacité à comprendre le fichier est fonction positive du nbre de visionage et est une fonction négative de X² (anticipation de la quadratique)
Grâce à l'OLS (Ordinary Least Squares) Mattrr a pu minimiser la somme des carrés des résidus afin d'obtenir les coefficient de régressions estimé, à savoir: alpha chapeau, beta1 chapeau, beta2 chapeau
Je pense ensuite que Mattrr a testé la significativité individuelle de chacun de ces estimateurs.
Il sûrement procédé à un test en t de Student (qui, suit une Chi-carré à n-k degré de liberté)... A ce stade il fut très content car tous ses t ont une valeur absolue > 1 (en effet, Mattr n'aime pas trop faire la comparaison entre t calculé et le t-théorique. De même, me diriez-vous, il est évident qu'il n'apprécie guère aussi la méthode des p-values... mais bon, personne n'est parfait !
Mattrr étant très consciencieux, il teste aussi la significativité global du modèle en utilisant le R² ajusté et Akaike.
Tout est ok, Mattrr a enfin pu lancer un test de Wald (appelé dans le jargon: le test de Wald-Disney)
H0 (hypothèse nulle): B1=B2=0
H1 (hyp alternative): au moins un des B est différent de 0.
Si non rejet de H0 alors la capacité à comprendre le fichier ne dépend pas du nombre de visionnage
Si rejet de H0 alors la capacité à comprendre le fichier dépend du nombre de visionnage
Mattrr, était impatient du résultat, il vérifia ceci: Fcalculé > F de Fischer Snedecor à k-m;n-k degrés de liberté ?
OUI !!!! Donc RHO et il a envoyé le commentaire :"haseo-san et willburg: je pense plutôt qu'il a pas vu matrix" CEPENDANT ... Ce que Mattrr ne sait pas encore: il n'a pas vérifié si le modèle de départ présentait une homoscédasticité des termes d'erreurs... Grossière erreur digne d'un débutant. Et dire qu'un simple test de White lui aurait suffit: il y a hétéroscédasticité !
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Y=alpha + beta1 X - beta2 X² + u
où Y=capacité à comprendre le fichier, X=nombre de visionage de Matrix.La capacité à comprendre le fichier est fonction positive du nbre de visionage et est une fonction négative de X² (anticipation de la quadratique)
Grâce à l'OLS (Ordinary Least Squares) Mattrr a pu minimiser la somme des carrés des résidus afin d'obtenir les coefficient de régressions estimé, à savoir: alpha chapeau, beta1 chapeau, beta2 chapeau
Je pense ensuite que Mattrr a testé la significativité individuelle de chacun de ces estimateurs.
Il sûrement procédé à un test en t de Student (qui, suit une Chi-carré à n-k degré de liberté)... A ce stade il fut très content car tous ses t ont une valeur absolue > 1 (en effet, Mattr n'aime pas trop faire la comparaison entre t calculé et le t-théorique. De même, me diriez-vous, il est évident qu'il n'apprécie guère aussi la méthode des p-values... mais bon, personne n'est parfait !
Zeus Peter Jeune asticot
Indeed Asticot
Tout est ok, Mattrr a enfin pu lancer un test de Wald (appelé dans le jargon: le test de Wald-Disney)
H0 (hypothèse nulle): B1=B2=0
H1 (hyp alternative): au moins un des B est différent de 0.
Si non rejet de H0 alors la capacité à comprendre le fichier ne dépend pas du nombre de visionnage
Si rejet de H0 alors la capacité à comprendre le fichier dépend du nombre de visionnage
Mattrr, était impatient du résultat, il vérifia ceci: Fcalculé > F de Fischer Snedecor à k-m;n-k degrés de liberté ?
OUI !!!! Donc RHO et il a envoyé le commentaire :"haseo-san et willburg: je pense plutôt qu'il a pas vu matrix" CEPENDANT ... Ce que Mattrr ne sait pas encore: il n'a pas vérifié si le modèle de départ présentait une homoscédasticité des termes d'erreurs... Grossière erreur digne d'un débutant. Et dire qu'un simple test de White lui aurait suffit: il y a hétéroscédasticité !
Willburg Lombric Shaolin
pYranha Lombreek