Cercare di calcolare i conteggi delle visite in base a dati demografici e servizi. I dati sono molto distorti. Gli istogrammi: grafici qq (a sinistra è il registro): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) citye servicesono variabili fattoriali. Ottengo un valore p basso *** per tutte le variabili, ma ottengo …
Questa è la mia prima volta qui, quindi per favore fatemi sapere se posso chiarire la mia domanda in qualsiasi modo (incl. Formattazione, tag, ecc.). (E spero di poterlo modificare in seguito!) Ho provato a trovare riferimenti e ho cercato di risolvermi usando l'induzione, ma non ci sono riuscito. Sto …
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
Data una variabile casuale , qual è la media e la varianza di ?Y=Exp(λ)Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda)G=1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Guardo Inverse Gamma Distribution, ma la media e la varianza sono definite solo per e rispettivamente ...α>1α>1\alpha>1α>2α>2\alpha>2
Supponiamo che abbia il pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 La densità del campione è quindi ricavata da questa popolazione(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} gθ( x , y )= ∏i = 1nfθ( xio, yio)= exp[ - ∑i = 1n( xioθ+ θ yio) ] 1X1, ... , xn, y1, ... , yn> 0= exp[ …
Consenti a essere un campione di variabili casuali esponenziali iid con media e che siano le statistiche dell'ordine di questo esempio. Lascia che .X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i Definisci le distanzeSi può dimostrare che ogni è anche esponenziale, con media .Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq …
Sono bloccato su come risolvere questo problema. Quindi, abbiamo due sequenze di variabili casuali, e per . Ora, e sono distribuzioni esponenziali indipendenti con parametri e . Tuttavia, invece di osservare e , osserviamo invece e .Y i i = 1 , . . . , n X Y λ …
Ho due campioni di dati, un campione di base e un campione di trattamento. L'ipotesi è che il campione di trattamento abbia una media più alta rispetto al campione di base. Entrambi i campioni hanno una forma esponenziale. Dato che i dati sono piuttosto grandi, ho solo la media e …
Ho un esperimento che viene eseguito su centinaia di computer distribuiti in tutto il mondo che misura le occorrenze di determinati eventi. Ciascuno degli eventi dipende l'uno dall'altro, quindi posso ordinarli in ordine crescente e quindi calcolare la differenza di tempo. Gli eventi dovrebbero essere distribuiti in modo esponenziale ma …
Esempi: ho una frase nella descrizione del lavoro: "Ingegnere senior Java nel Regno Unito". Voglio usare un modello di apprendimento profondo per prevederlo in 2 categorie: English e IT jobs. Se uso il modello di classificazione tradizionale, posso solo prevedere 1 etichetta con la softmaxfunzione all'ultimo livello. Quindi, posso usare …
Stavo cercando di rispondere alla domanda Valutare solidali importanza metodo di campionamento in R . Fondamentalmente, l'utente deve calcolare ∫π0f( X ) dx = ∫π01cos( x )2+ x2dX∫0πf(x)dx=∫0π1cos(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando la distribuzione esponenziale come distribuzione di importanza q( x ) = λ exp - λ xq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} e trova …
La durata di 3 componenti elettronici è e . Le variabili casuali erano state modellate come un campione casuale di dimensione 3 dalla distribuzione esponenziale con parametro . La funzione di probabilità è, perX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ>0θ>0\theta > 0 f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f_{3}(x|\theta) = \theta^{3} exp(-6.6\theta) , dove .x=(2,1.5,2.1)x=(2,1.5,2.1)x …
Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
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