Statistiche e Big Data latent-variable

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Sto cercando di capire cos'è la somiglianza tra Allocazione latente di Dirichlet e word2vec per calcolare la somiglianza delle parole. A quanto ho capito, LDA associa le parole a un vettore di probabilità di argomenti latenti , mentre word2vec le associa a un vettore di numeri reali (relativi alla scomposizione …

39 machine-learning self-study natural-language latent-variable word2vec

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Analisi della classe latente vs. analisi del cluster - differenze nelle inferenze?

Quali sono le differenze nelle inferenze che possono essere fatte da un'analisi di classe latente (LCA) rispetto a un'analisi di cluster? È corretto che un LCA assuma una variabile latente sottostante che dà origine alle classi, mentre l'analisi del cluster è una descrizione empirica di attributi correlati da un algoritmo …

30 clustering latent-variable latent-class

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Interpretazione variabile latente di modelli lineari generalizzati (GLM)

Versione breve: Sappiamo che la regressione logistica e la regressione probit possono essere interpretate come implicanti una variabile latente continua che viene discretizzata in base a una soglia fissa prima dell'osservazione. È disponibile una simile interpretazione variabile latente per, per esempio, la regressione di Poisson? Che ne dici della regressione …

21 logistic generalized-linear-model poisson-regression probit latent-variable

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Come iniziare ad applicare la teoria della risposta degli articoli e quale software utilizzare?

Contesto Ho letto la teoria della risposta agli oggetti e la trovo affascinante. Credo di aver capito le basi, ma mi sono lasciato chiedendo come applicare le tecniche statistiche relative all'area. Di seguito sono riportati due articoli simili all'area in cui vorrei applicare ITR: http://www.jstor.org/stable/4640738?seq=7 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971 Il secondo è quello …

21 psychometrics latent-variable irt

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Come scegliere un numero ottimale di fattori latenti nella fattorizzazione a matrice non negativa?

Data una matrice Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , la fattorizzazione a matrice non negativa (NMF) trova due matrici non negative Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} e Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (cioè con tutti gli elementi ≥0≥0\ge 0 ) per rappresentare la matrice decomposta come: V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, WW\mathbf …

15 cross-validation unsupervised-learning latent-variable matrix-decomposition nnmf

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Parametri vs variabili latenti

L'ho già chiesto e ho avuto delle difficoltà a identificare ciò che rende un parametro del modello e ciò che lo rende una variabile latente. Quindi, guardando vari thread su questo argomento in questo sito, la distinzione principale sembra essere: Le variabili latenti non sono osservate ma hanno una distribuzione …

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Come ridurre il numero di articoli usando l'analisi dei fattori, la coerenza interna e la teoria della risposta degli oggetti insieme?

Sto sviluppando empiricamente un questionario e userò numeri arbitrari in questo esempio per illustrare. Per il contesto, sto sviluppando un questionario psicologico volto a valutare i modelli di pensiero comunemente identificati nelle persone che hanno disturbi d'ansia. Un articolo potrebbe apparire come "Devo controllare ripetutamente il forno perché non posso …

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Qual è la differenza tra VAE e backpropagation stocastica per i modelli Deep Generative?

Qual è la differenza tra Bayes variazionali a codifica automatica e Backpropagation stocastica per modelli generativi profondi ? L'inferenza in entrambi i metodi porta agli stessi risultati? Non sono a conoscenza di confronti espliciti tra i due metodi, nonostante entrambi i gruppi di autori si citino l'un l'altro.

10 deep-learning inference latent-variable variational-bayes sgd

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Qual è la differenza tra un fattore MIMIC e un composito con indicatori (SEM)?

Nella modellazione di equazioni strutturali con variabili latenti (SEM), una formulazione di modello comune è "Indicatore multiplo, causa multipla" (MIMIC) in cui una variabile latente è causata da alcune variabili e riflessa da altre. Ecco un semplice esempio: Essenzialmente, f1è un risultato di regressione per x1, x2e x3, e y1, …

10 sem latent-variable lavaan

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Come si usa l'algoritmo EM per calcolare gli MLE per una formulazione variabile latente di un modello di Poisson gonfiato zero?

Il modello di regressione di Poisson gonfiato a zero è definito per un campione per Y i = { 0 con probabilità p i + ( 1 - p i ) e - λ i k con probabilità ( 1 - p i ) e - λ i λ k …

10 generalized-linear-model maximum-likelihood poisson-distribution expectation-maximization latent-variable

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Come calcolare gli intervalli di confidenza sui coefficienti di regressione in PLS?

Il modello sottostante di PLS è che una data matrice e vettore sono correlate da dove è una matrice latente ed sono termini di rumore (supponendo che siano centrati).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n × …

10 regression confidence-interval latent-variable partial-least-squares

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Algoritmo EM Problema pratico

Questo è un problema pratico per un esame di medio termine. Il problema è un esempio di algoritmo EM. Sto riscontrando problemi con la parte (f). Elenco le parti (a) - (e) per il completamento e nel caso in cui ho commesso un errore in precedenza. Consenti a essere variabili …

9 self-study maximum-likelihood latent-variable expectation-maximization

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