Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
Ho alcuni dati limitati tra 0 e 1. Ho usato il betaregpacchetto in R per adattare un modello di regressione con i dati limitati come variabile dipendente. La mia domanda è: come interpretare i coefficienti dalla regressione?
Supponiamo di definire: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) dove Φ−1Φ−1\Phi^{-1} è l'inverso del CDF della distribuzione normale standard . La mia domanda è: esiste una semplice distribuzione che segue YYY o che può approssimare YYY ? Sto chiedendo perché ho un forte sospetto basato sui risultati della simulazione (mostrati sotto) che YYY …
Secondo Wikipedia, la distribuzione della probabilità beta ha due parametri di forma: e β .αα\alphaββ\beta Quando chiamo scipy.stats.beta.fit(x)Python, dove si xtrova un gruppo di numeri nell'intervallo , vengono restituiti 4 valori. Questo mi sembra strano.[0,1][0,1][0,1] Dopo aver cercato su google ho scoperto che uno dei valori di ritorno deve essere …
Come sono sicuro che tutti qui già sanno, il PDF della distribuzione Beta X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) è dato da f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} Ho cercato dappertutto una spiegazione delle origini di questa formula, ma non riesco a trovarla. Ogni articolo che ho trovato sulla distribuzione Beta sembra dare questa formula, illustrarne …
Stiamo studiando i test statistici bayesiani e ci imbattiamo in uno strano fenomeno (per me almeno). Considera il seguente caso: siamo interessati a misurare quale popolazione, A o B, ha un tasso di conversione più elevato. Per un controllo di , , ovvero la probabilità di conversione è uguale in …
Prendi in considerazione una distribuzione beta per una determinata serie di valutazioni in [0,1]. Dopo aver calcolato la media: μ = αα + βμ=αα+β \mu = \frac{\alpha}{\alpha+\beta} C'è un modo per fornire un intervallo di confidenza attorno a questa media?
Se guardi una distribuzione beta conα = β= 4α=β=4\alpha=\beta=4 sembra molto simile a una distribuzione gaussiana . Ma è? Come puoi provare se una distribuzione Beta (4,4) è gaussiana o no?
Ho un set di dati composto da proporzioni che misurano il "livello di attività" dei singoli girini, rendendo quindi i valori legati tra 0 e 1. Questi dati sono stati raccolti contando il numero di volte in cui l'individuo si è mosso entro un certo intervallo di tempo (1 per …
Il libro bayesiano di Kruschke dice, riguardo all'uso di una distribuzione beta per lanciare una moneta, Ad esempio, se non abbiamo alcuna conoscenza precedente diversa dalla consapevolezza che la moneta ha un lato testa e un lato coda, equivale ad aver precedentemente osservato una testa e una coda, che corrisponde …
Di seguito è riportato un estratto dall'Introduzione alla statistica bayesiana di Bolstad . Per tutti voi esperti là fuori, questo potrebbe essere banale ma non capisco come l'autore concluda che non dobbiamo fare alcuna integrazione per calcolare la probabilità posteriore per un valore di . Comprendo la seconda espressione che …
Supponiamo che dove X i ∼ N ( 0 , σ 2 ) sono indipendenti.X= X1+ X2+ ⋯ + XnX=X1+X2+⋯+Xn X = X_1 + X_2+\cdots+ X_n Xio∼ N( 0 , σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim N(0,\sigma^2) La mia domanda è: cosa fa la distribuzione Z= X2X21+ X22+ ⋯ + X2nZ=X2X12+X22+⋯+Xn2 Z = \frac{X^2}{X_1^2 …
Sembra che la distribuzione binomiale sia molto simile nella forma alla distribuzione beta e che posso ri-parametrizzare le costanti su entrambi i pdf per farli sembrare uguali. Quindi, perché abbiamo bisogno della distribuzione beta? È per uno scopo specifico? Grazie!
Esiste un modo numericamente stabile per calcolare i valori di una distribuzione beta per numeri interi grandi alpha, beta (ad esempio alpha, beta> 1000000)? In realtà, ho solo bisogno di un intervallo di confidenza del 99% attorno alla modalità, se ciò in qualche modo semplifica il problema. Aggiungi : mi …
Sto tentando di modellare una variabile di risposta che è teoricamente limitata tra -225 e +225. La variabile è il punteggio totale ottenuto dai soggetti durante una partita. Sebbene teoricamente sia possibile per i soggetti segnare +225. Ciononostante, poiché il punteggio dipendeva non solo dalle azioni dei soggetti, ma anche …
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