Domande taggate «algorithms»

Un elenco inequivocabile di passaggi computazionali coinvolti nella ricerca di una soluzione a una classe di problemi.

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Algoritmo per il monitoraggio dinamico dei quantili
Voglio stimare il quantile di alcuni dati. I dati sono così enormi che non possono essere inseriti nella memoria. E i dati non sono statici, i nuovi dati continuano ad arrivare. Qualcuno conosce qualche algoritmo per monitorare i quantili dei dati osservati finora con memoria e calcolo molto limitati? Trovo …
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Perché PCA dei dati mediante SVD dei dati?
Questa domanda riguarda un modo efficiente per calcolare i componenti principali. Molti testi su PCA lineare sostengono l'uso della decomposizione a valore singolare dei dati casewise . Cioè, se abbiamo dati e vogliamo sostituire le variabili (le sue colonne ) con i componenti principali, facciamo SVD: , valori singolari (radici …
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È possibile accumulare una serie di statistiche che descrivono un gran numero di campioni in modo da poter produrre un diagramma a scatole?
Devo chiarire immediatamente che sono uno sviluppatore di software praticante, non uno statistico, e che la mia classe di statistiche del college era molto tempo fa ... Detto questo, vorrei sapere se esiste un metodo per accumulare una serie di statistiche descrittive che potrebbero quindi essere utilizzate per produrre un …
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Esempi di problemi di modelli Markov nascosti?
Ho letto un bel po 'di modelli Markov nascosti e sono stato in grado di codificarne una versione piuttosto semplice. Ma ci sono due modi principali che mi sembra di imparare. Uno è di leggerlo e implementarlo nel codice (che è fatto) e il secondo è capire come si applica …
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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Distanze Mahalanobis a coppie
Devo calcolare la distanza di Mahalanobis del campione in R tra ogni coppia di osservazioni in una matrice di covariate. Ho bisogno di una soluzione efficiente, ovvero vengono calcolate solo distanze, e preferibilmente implementate in C / RCpp / Fortran ecc. Suppongo che , la matrice di covarianza della popolazione, …
18 r  algorithms  distance 
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Aggiornamento della decomposizione SVD dopo aver aggiunto una nuova riga alla matrice
Supponiamo di avere una matrice densa di dimensioni , con decomposizione SVDIn posso calcolare la SVD come segue: .AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Se una nuova riga viene aggiunta a , si può calcolare la nuova decomposizione SVD sulla base di quella vecchia (cioè usando , e ), senza ricalcolare SVD …
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Quale algoritmo di ottimizzazione viene utilizzato nella funzione glm in R?
È possibile eseguire una regressione del log in R utilizzando tale codice: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Sembra che l'algoritmo di ottimizzazione sia converto - ci sono informazioni sul numero di passaggi dell'algoritmo di punteggio …
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