Domande taggate «numerical-integration»

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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Approssimativo
Di recente ho osservato la simulazione Monte Carlo e l'ho usata per approssimare costanti come ππ\pi (cerchio all'interno di un rettangolo, area proporzionata). Tuttavia, non riesco a pensare a un metodo corrispondente per approssimare il valore di eee [numero di Eulero] usando l'integrazione di Monte Carlo. Hai qualche suggerimento su …
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Integrazione di Metropolis-Hastings: perché la mia strategia non funziona?
Supponiamo di avere una funzione che voglio integrare Ovviamente supponendo che vada a zero agli endpoint, nessun ingrandimento, bella funzione. Un modo in cui mi sono armeggiato è usare l'algoritmo Metropolis-Hastings per generare un elenco di campioni dalla distribuzione proporzionale a , che manca della costante di normalizzazione che chiamerò …
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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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Stimatore di densità del kernel integrato in 2D
Vengo da questa domanda nel caso qualcuno voglia seguire il sentiero. Fondamentalmente ho un set di dati ΩΩ\Omega composto da NNN oggetti in cui ogni oggetto ha un determinato numero di valori misurati collegati (due in questo caso): Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]\Omega = o_1[x_1, y_1], o_2[x_2, y_2], ..., o_N[x_N, y_N] Ho bisogno di …
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Integrazione rapida con eCDF in R
Ho un'equazione integrale della forma dove è il cdf empirico e è una funzione . Ho una mappatura della contrazione e quindi sto cercando di risolvere l'equazione integrale usando la sequenza del teorema del punto fisso di Banach.F n gT1( x ) = ∫X0g( T1( y) ) d F^n(y)T1(X)=∫0Xg(T1(y)) dF^n(y) …
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