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Bonsoir,
J'ai un problème sur les intervalles de confiance appliqués sur des modèles de régression ( tel qu'un réseau neuronal ).
J'ai du mal a comprendre comment déterminer un intervalle de confiance sur les prédiction d'un modèle. J'ai entendu dire qu'il y aurait un lien avec la méthode bootstrap. Toutefois, je n'ai pas trouvé d'information à ce sujet. Pourriez vous m'informer à ce sujet SVP ?
Merci d'avance.
Bonne soirée.
Bonjour,
Moi aussi, j'ai un projet sur ce sujet.
Si vous avez trouver quelques choses à ce sujet partager le avec moi.
L'intervalle de confiance est une méthode d'est pour le théorème centrale de la limite d'évaluation autour de la moyenne x barre avec un écart type S avec un taux d'erreur . On calcule la probabilité que P (X>0) = (1- 1% d'erreur) donc pi(2t) - 1 = 0.99 donc avec une loi normal de 5 % d'erreur on a un coeff de 1.96 et d'1 % on a une coeff de 2.05 . Donc la moyenne x barre => [x barre - 1.96 * S / racine carré de N ; x barre + 1.96 * S / racine carré de N] . Ca sert pour le calcul de la value at risk pour la couverture des portefeuilles sinon ça sert également pour les sondages pour estimer la taille des échantillons