Perguntas com a marcação «integral»

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

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 

Suponha que e sejam função de densidade e função de distribuição da distribuição normal padrão.ϕ ( ⋅ )ϕ(⋅)\phi(\cdot)Φ ( ⋅ )Φ(⋅)\Phi(\cdot) Como se pode calcular a integral: ∫∞- ∞Φ ( w - umb) ϕ(w)d w∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw\int^{\infty}_{-\infty}\Phi\left(\frac{w-a}{b}\right)\phi(w)\,\mathrm dw

41 mathematical-statistics  normal-distribution  integral 

Conceitualmente, entendo o significado da frase "a área total sob um PDF é 1". Isso significa que as chances de o resultado estar no intervalo total de possibilidades são de 100%. Mas eu realmente não consigo entender do ponto de vista "geométrico". Se, por exemplo, em um PDF o eixo …

20 probability  pdf  integral 

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

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 

É fácil produzir uma variável aleatória com distribuição Dirichlet usando variáveis ​​Gamma com o mesmo parâmetro de escala. E se: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Então: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) Problema O que acontece se os parâmetros da escala não forem iguais? XEu∼ Gama ( …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

Eu tenho uma distribuição empírica . Eu calculo da seguinte formaG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Denomino , ou seja, h é o pdf enquanto G é o cdf.h(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Agora, quero resolver uma equação para o limite superior de integração (digamos ), …

13 r  integral  ecdf 

Estou dando uma aula sobre integração de funções de várias variáveis ​​e cálculo vetorial neste semestre. A turma é composta pela maioria dos cursos de economia e engenharia, com um punhado de pessoas de matemática e física também. Eu dei essa aula no semestre passado e descobri que muitas das …

10 generalized-linear-model  teaching  integral  geometry  quasi-likelihood 

Suponha que XXX seja não centralmente distribuído exponencialmente com a localização kkk taxa λλ\lambda . Então, o que é E(log(X))E(log⁡(X))E(\log(X)) . Eu sei que para k=0k=0k=0 , a resposta é −log(λ)−γ−log⁡(λ)−γ-\log(\lambda) - \gamma onde γγ\gamma é a constante de Euler-Mascheroni. E quando k>0k>0k > 0 ?

9 mean  expected-value  integral 

Encontrei um lema no jornal infoGAN . Não compreendo a derivação do Lema 5.1 na adenda do artigo. É o seguinte (incluído como png): Eu não entendo o último passo. Por que alguém pode puxar para a integral mais interna, transformando-a em f ( x ′ , y ) ? …

8 probability  pdf  conditional-expectation  integral 

A notação integral de Riemann-Stieltjes é usada em expressões de expectativa em alguns textos de probabilidade. Basicamente, dF (x) aparece na integral em vez de f (x) dx na integral, uma vez que o CDF F (x) pode não ser diferenciável para uma distribuição discreta. A motivação que ouvi para …

8 expected-value  mixture  integral 

Seja a distribuição de destino em que é absolutamente continuamente escrita na medida de Lebesgue dimensional, ou seja:ππ\pi(Rd,B(Rd))(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))ddd ππ\pi admite uma densidade em com π(x1,...,xd)π(x1,...,xd)\pi(x_1,...,x_d)λdλd\lambda^dλd(dx1,...,dxd)=λ(dx1)⋅⋅⋅λ(dxd)λd(dx1,...,dxd)=λ(dx1)⋅⋅⋅λ(dxd)\lambda^d(dx_1,...,dx_d) = \lambda(dx_1) \cdot \cdot \cdot \lambda (dx_d) Vamos supor que os condicionais completos de sejam conhecidos. Portanto, o núcleo de transição do Gibbs-Sampler é claramente …

8 bayesian  conditional-probability  markov-process  gibbs  integral