Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
Ho raggruppato il mio set di dati di diverse migliaia di catene di Markov del primo ordine in circa 10 cluster. Esiste un modo consigliato per valutare questi cluster e scoprire cosa condividono gli elementi nei cluster e in che modo differiscono dagli altri cluster? Quindi posso fare affermazioni come …
Interviewstreet ha avuto la sua seconda CodeSprint a gennaio che includeva la seguente domanda. La risposta programmatica viene pubblicata ma non include una spiegazione statistica. (Puoi vedere il problema originale e la soluzione pubblicata accedendo al sito web Interviewstreet con i crediti di Google e quindi andando al problema Coin …
Qualcuno può chiarire in che modo i modelli nascosti di Markov sono correlati alla massimizzazione delle aspettative? Ho attraversato molti link ma non sono riuscito a trovare una visione chiara. Grazie!
\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Il Teorema del limite centrale (CLT) afferma che per indipendenti e identicamente distribuiti (iid) con e , la somma converge in una distribuzione normale come : X1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\dotsE[Xi]=0E[Xi]=0\E[X_i]=0Var(Xi)<∞Var(Xi)<∞\operatorname{ Var} (X_i)<\inftyn→∞n→∞n\to\infty∑i=1nXi→N(0,n−−√).∑i=1nXi→N(0,n). \sum_{i=1}^n X_i \to N\left(0, \sqrt{n}\right). Supponiamo invece che formino una catena di Markov a stati finiti con una distribuzione stazionaria …
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
Innanzi tutto, lasciatemi riconoscere in anticipo che non sono esperto di statistica e matematica come vorrei essere. Qualcuno potrebbe dire di avere abbastanza conoscenze per essere pericoloso. : DI scusami se non sto usando correttamente la terminologia. Sto cercando di modellare le probabilità di un sistema che passa da uno …
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 9 giorni fa . Q1: Esistono metodi comuni o accettati per affrontare l'ambiente non stazionario …
Attualmente sto lavorando con le catene di Markov e ho calcolato la stima della massima verosimiglianza utilizzando le probabilità di transizione come suggerito da diverse fonti (ovvero il numero di transizioni da a a diviso per il numero di transizioni complessive da a ad altri nodi). Ora voglio calcolare la …
I seguenti innesti sono presi da questo articolo . Sono un novizio di bootstrap e sto cercando di implementare il bootstrap bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per il modello misto lineare con R bootpacchetto. Codice R Ecco il mio Rcodice: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …
Una mela si trova a vertici di pentagono , e un verme si trova a due vertici di distanza, a . Ogni giorno il worm striscia con uguale probabilità su uno dei due vertici adiacenti. Quindi dopo un giorno il worm si trova al vertice o , ciascuno con probabilità …
Spesso, in letteratura, gli autori sono stati interessati a trovare la distribuzione stazionaria di un processo di serie storiche. Ad esempio, considera il seguente semplice processo AR ( ) : dove .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t, et∼iidfet∼iidfe_t\stackrel{iid}{\thicksim} f Quali potrebbero essere le motivazioni per trovare la distribuzione stazionaria di …
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