Statistiche e Big Data marginal

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Qual è la differenza tra effetti casuali, effetti fissi e modello marginale?

Sto cercando di espandere la mia conoscenza delle statistiche. Vengo da un background di scienze fisiche con un approccio "basato sulla ricetta" ai test statistici, dove diciamo che è continuo, è normalmente distribuito - regressione OLS . Nella mia lettura mi sono imbattuto nei termini: modello di effetti casuali, modello …

49 random-effects-model fixed-effects-model marginal

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Lettura introduttiva su Copule

Da qualche tempo, ho cercato una buona lettura introduttiva su Copule per il mio seminario. Sto trovando un sacco di materiale che parla di aspetti teorici, il che è positivo, ma prima di passare ad essi sto cercando di costruire una buona comprensione intuitiva sull'argomento. Qualcuno potrebbe suggerire qualche buon …

25 correlation references marginal copula

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Quale metodo di confronto multiplo utilizzare per un modello lmer: lsmeans o glht?

Sto analizzando un set di dati usando un modello di effetti misti con un effetto fisso (condizione) e due effetti casuali (partecipante a causa del disegno e della coppia all'interno del soggetto). Il modello è stato generato conlme4 pacchetto: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Successivamente, ho eseguito un test del rapporto di verosimiglianza di …

15 r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology

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Stima della massima verosimiglianza della distribuzione congiunta dati solo conteggi marginali

Sia una distribuzione congiunta di due variabili categoriali , con . Supponiamo che da questa distribuzione siano stati estratti campioni, ma ci vengono dati solo i conteggi marginali, vale a dire per : X , Y x , y ∈ { 1 , … , K } n j = …

12 categorical-data maximum-likelihood joint-distribution marginal maximum-entropy

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Intuizione dietro i nomi correlazioni 'parziali' e 'marginali'

Qualcuno ha un'idea del perché la correlazione condizionale tra 2 variabili è chiamata correlazione "parziale" e la semplice correlazione tra loro (quindi, quando non condizionata su qualsiasi altra variabile) è chiamata correlazione "marginale"? Qual è l'intuizione dietro le parole "parziale" e "marginale"? Cosa fanno con "parti" o "margini"? Sarebbe bello …

12 correlation terminology marginal partial-correlation

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Campionamento dalla distribuzione marginale usando la distribuzione condizionale?

Voglio campionare da una densità univariata ma conosco solo la relazione:fXfXf_X fX( x ) = ∫fX| Y( x | y) fY( y) dy.fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. Voglio evitare l'uso di MCMC (direttamente sulla rappresentazione integrale) e, poiché e sono facili da campionare, stavo pensando di usare il …

12 sampling conditional-probability monte-carlo marginal

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Come trovare la distribuzione marginale dalla distribuzione congiunta con dipendenza multi-variabile?

Uno dei problemi nel mio libro di testo si pone come segue. Un vettore continuo stocastico bidimensionale ha la seguente funzione di densità: fX,Y(x,y)={15xy20if 0 < x < 1 and 0 < y < xotherwisefX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} 15xy^2 & …

10 self-study random-variable marginal joint-distribution

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Aggiornamento di un fattore Bayes

Un fattore di Bayes è definito nel test bayesiano dell'ipotesi e nella selezione del modello bayesiano dal rapporto di due probabilità marginali: dato un campione iid e le rispettive densità di campionamento e , con corrispondenti priori e , il fattore Bayes per confrontare i due modelli è Un libro …

9 bayes marginal sequential-analysis bayes-factors

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Stimatore MCMC robusto della probabilità marginale?

Sto cercando di calcolare la probabilità marginale per un modello statistico con i metodi Monte Carlo: f( x ) = ∫f( x ∣ θ ) π( θ )dθf(X)=∫f(X|θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta La probabilità è ben educata - liscia, concava - ma ad alta dimensione. Ho provato il campionamento …

9 monte-carlo likelihood marginal

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Trovare densità marginali di

Come dice il titolo, sto cercando le densità marginali dif(x,y)=c1−x2−y2−−−−−−−−−√,x2+y2≤1.f(x,y)=c1−x2−y2,x2+y2≤1.f (x,y) = c \sqrt{1 - x^2 - y^2}, x^2 + y^2 \leq 1. Finora ho trovato come . L'ho capito attraverso la conversione di in coordinate polari e l'integrazione su , motivo per cui sono bloccato sulla porzione di densità …

9 self-study marginal multivariable

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