Запитання з тегом «mixture»

Скажіть, у мене є два нормальних розподілу A і B зі значеннями і та дисперсіями та . Я хочу взяти зважену суміш цих двох розподілів, використовуючи ваги і де і . Я знаю, що середнє значення цієї суміші було б .μ B σ A σ B p q 0 ≤ …

39 normal-distribution  mixture 

Дорогі всі - я помітив щось дивне, чого я не можу пояснити, чи не так? Підсумовуючи: ручний підхід до обчислення довірчого інтервалу в моделі логістичної регресії та функції R confint()дають різні результати. Я пережив прикладну логістичну регресію Hosmer & Lemeshow (2-е видання). У 3-й главі є приклад обчислення коефіцієнта шансів …

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 

Я довго не розумів, чому "сума" двох випадкових величин - це їх згортання , тоді як сума функції густини суміші і -f(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); арифметична сума, а не їх згортання. Точна фраза "сума двох випадкових змінних" з'являється в google 146 000 разів і є еліптичною наступним чином. Якщо вважати RV для отримання …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

Використовуючи t-розподіл студента з градусів свободи, параметр розташування та параметр шкали має щільністьl sk>0к>0k > 0lлlsсs Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(к+12)Γ(к2кπс2){1+к-1(х-лс)}-(к+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}, як показати, що розподіл Стьюдента може бути записаний як суміш гауссових розподілів, пропустивши , та інтегруючи щільність суглоба щоб отримати граничну щільність ? Які параметри …

23 distributions  mixture 

У підході до алгоритму ЕМ ми використовуємо нерівність Дженсена, щоб дійти доlogp(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 і визначимо через θ ( k + 1 ) = arg max θ ∫ log p ( z , x | θ ) p ( z …

20 mixture  expectation-maximization 

Як я можу взяти вибірку з розподілу суміші, зокрема суміші звичайних розподілів R? Наприклад, якщо я хотів зробити вибірку з: 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) як я міг це зробити?

20 r  random-generation  mixture 

Я відчуваю, що я бачив цю тему, яку обговорювали тут раніше, але не зміг знайти нічого конкретного. Потім знову я також не дуже впевнений, що шукати. У мене є одномірний набір упорядкованих даних. Я гіпотезую, що всі точки в множині виведені з одного розподілу. Як я можу перевірити цю гіпотезу? …

16 hypothesis-testing  distributions  mixture 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

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 

Перемикання міток (тобто задній розподіл інваріантно для переключення міток компонентів) є проблематичним питанням при використанні MCMC для оцінки моделей сумішей. Чи існує стандартна (як у широко прийнятій) методологія для вирішення цього питання? Якщо немає стандартного підходу, то які плюси та мінуси провідних підходів до вирішення проблеми переключення міток?

15 bayesian  mcmc  mixture 

Я хочу включити час, витрачений на щось (наприклад, тиждень грудного вигодовування) як незалежну змінну у лінійну модель. Однак деякі спостереження взагалі не зачіпають поведінку. Кодування їх як 0 не дуже правильне, тому що 0 якісно відрізняється від будь-якого значення> 0 (тобто жінки, які не годують грудьми, можуть сильно відрізнятися від …

14 regression  generalized-linear-model  mixture 

Здається, існує велика плутанина в порівнянні використання glmnetв рамках caretпошуку оптимальної лямбда та використання cv.glmnetтого ж завдання. Поставлено багато питань, наприклад: Класифікаційна модель train.glmnet vs. cv.glmnet? Який правильний спосіб використання glmnet з каретою? Перехресне підтвердження `glmnet` за допомогою` caret` але відповіді не надано, що може бути пов'язано з відтворюваністю питання. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Я знаю, що сума гауссів - це гаусси. Отже, чим відрізняється суміш гауссів? Я маю на увазі, що суміш гауссів - це лише сума гауссів (де кожен гаусс множиться на відповідний коефіцієнт змішування) так?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Припустимо, у нас є набір точок . Кожна точка формується за допомогою розподілу Для отримання posterior для пишемо Згідно зі статтею Мінка на Очікування поширення нам необхідно 2 ^ N обчислення , щоб отримати задній р (х | \ mathbf {у}) і, таким чином, проблема стає нерозв'язною для великих розмірів …

13 bayesian  mixture  posterior 

Я відтворюю з нуля результати в розділі 4.2.1 від Гранична ймовірність виходу Гіббса Сіддхартха Чиб Журнал Американської статистичної асоціації, Vol. 90, № 432. (груд., 1995), стор 1313-1321. Це суміш нормальної моделі з відомим числом k≥1k≥1k\geq 1 компонентів. 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) \, . \qquad (*) z=(z1,…,zn)z=(z1,…,zn)z=(z_1,\dots,z_n)1,…,k1,…,k1,\dots,k f ( x …

13 bayesian  mixture  gibbs 

Припустимо, у мене є суміш кінцево багатьох гасівців із відомими вагами, засобами та стандартними відхиленнями. Засоби не рівні. Середнє та стандартне відхилення суміші можна зрозуміти, звичайно, оскільки моменти є середньозваженими середніми моментами компонентів. Суміш не є нормальним розподілом, але наскільки це далеко від нормального? Наведене вище зображення показує щільність ймовірності …

12 normal-distribution  mixture  distance