Domande taggate «mixture»

Una distribuzione della miscela è una distribuzione scritta come una combinazione convessa di altre distribuzioni. Utilizzare il tag "compound-distribututions" per "concatenazioni" di distribuzioni (in cui un parametro di una distribuzione è esso stesso una variabile casuale).

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Qual è la varianza della miscela ponderata di due gaussiani?
Supponiamo che io abbia due distribuzioni normali A e B con mezzi e e varianze e . Voglio prendere una miscela ponderata di questi due distribuzioni utilizzando pesi e dove e . So che la media di questa miscela sarebbe .μAμA\mu_AμBμB\mu_BσAσA\sigma_AσBσB\sigma_Bpppqqq0≤p≤10≤p≤10\le p \le 1q=1−pq=1−pq = 1-pμAB=(p×μA)+(q×μB)μAB=(p×μA)+(q×μB)\mu_{AB} = (p\times\mu_A) + (q\times\mu_B) …
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Perché c'è una differenza tra il calcolo manuale di un intervallo di confidenza della regressione logistica del 95% e l'uso della funzione confint () in R?
Carissimi, ho notato qualcosa di strano che non posso spiegare, vero? In sintesi: l'approccio manuale al calcolo di un intervallo di confidenza in un modello di regressione logistica e la funzione R confint()danno risultati diversi. Ho attraversato la regressione logistica applicata di Hosmer & Lemeshow (2a edizione). Nel terzo capitolo …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Studente t come miscela di gaussiano
Utilizzando la distribuzione t dello studente con k>0k>0k > 0 gradi di libertà, il parametro di posizione e il parametro di scala hanno densitàslllsss Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(k+12)Γ(k2kπs2){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,\frac{\Gamma \left(\frac{k+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{k}{2}\sqrt{k \pi s^2}\right)} \left\{ 1 + k^{-1}\left( \frac{x-l}{s}\right)\right\}^{-(k+1)/2}, come dimostrare che la distribuzione Student può essere scritta come una miscela di distribuzioni gaussiane lasciando , …
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Algoritmo di motivazione dell'aspettativa di massimizzazione
Nell'approccio dell'algoritmo EM usiamo la disuguaglianza di Jensen per arrivare a logp(x|θ)≥∫logp(z,x|θ)p(z|x,θ(k))dz−∫logp(z|x,θ)p(z|x,θ(k))dzlog⁡p(x|θ)≥∫log⁡p(z,x|θ)p(z|x,θ(k))dz−∫log⁡p(z|x,θ)p(z|x,θ(k))dz\log p(x|\theta) \geq \int \log p(z,x|\theta) p(z|x,\theta^{(k)}) dz - \int \log p(z|x,\theta) p(z|x,\theta^{(k)})dz e definire daθ(k+1)θ(k+1)\theta^{(k+1)}θ(k+1)=argmaxθ∫logp(z,x|θ)p(z|x,θ(k))dzθ(k+1)=arg⁡maxθ∫log⁡p(z,x|θ)p(z|x,θ(k))dz\theta^{(k+1)}=\arg \max_{\theta}\int \log p(z,x|\theta) p(z|x,\theta^{(k)}) dz Tutto ciò che leggo EM lo fa semplicemente cadere, ma mi sono sempre sentito a disagio non avendo …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Esiste un metodo standard per affrontare il problema del cambio di etichetta nella stima MCMC dei modelli di miscele?
La commutazione delle etichette (ovvero la distribuzione posteriore è invariante rispetto alle etichette dei componenti di commutazione) è un problema problematico quando si utilizza MCMC per stimare i modelli di miscela. Esiste una metodologia standard (come ampiamente accettata) per affrontare il problema? Se non esiste un approccio standard, quali sono …
15 bayesian  mcmc  mixture 
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Caret glmnet vs cv.glmnet
Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …
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Perché il problema del disordine è intrattabile per campioni di grandi dimensioni?
Supponiamo di avere un insieme di punti y={y1,y2,…,yN}y={y1,y2,…,yN}\mathbf{y} = \{y_1, y_2, \ldots, y_N \} . Ogni punto yiyiy_i viene generato usando la distribuzione p(yi|x)=12N(x,1)+12N(0,10).p(yi|x)=12N(x,1)+12N(0,10). p(y_i| x) = \frac12 \mathcal{N}(x, 1) + \frac12 \mathcal{N}(0, 10). Per ottenere posteriore perxxxscriviamo p(x|y)∝p(y|x)p(x)=p(x)∏i=1Np(yi|x).p(x|y)∝p(y|x)p(x)=p(x)∏i=1Np(yi|x). p(x| \mathbf{y}) \propto p(\mathbf{y}| x) p(x) = p(x) \prod_{i = 1}^N …
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Probabilità marginale dall'output di Gibbs
Sto riproducendo da zero i risultati nella Sezione 4.2.1 di Probabilità marginale dall'output di Gibbs Siddhartha Chib Journal of American Statistical Association, Vol. 90, n. 432. (dicembre 1995), pagg. 1313-1321. È una miscela di modello normale con numero noto k≥1k≥1k\geq 1 di componenti. f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σ2j).(∗)f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σj2).(∗) f(x\mid w,\mu,\sigma^2) =\prod_{i=1}^n\sum_{j=1}^k \mathrm{N}(x_i\mid\mu_j,\sigma_j^2) \, . …
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