Perguntas com a marcação «mixture»

Digamos que eu tenha duas distribuições normais A e B com médias e e variações e . Quero dar uma mistura ponderada destas duas distribuições utilizando pesos e onde e . Eu sei que a média dessa mistura seria .μ B σ A σ B p q 0 ≤ p …

39 normal-distribution  mixture 

Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2ª edição). No terceiro …

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 

Por muito tempo não se entender por que a "soma" de duas variáveis aleatórias é a sua convoluo , ao passo que uma soma função densidade da mistura de e éf(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); a soma aritmética e não a sua convolução. A frase exata "a soma de duas variáveis ​​aleatórias" aparece no …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

Usando a distribuição t do aluno com graus de liberdade, o parâmetro de localização le os parâmetros de escala s têm densidadek > 0k>0k > 0eullsss Γ ( k + 12)Γ ( k2k πs2----√){ 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 …

23 distributions  mixture 

Esta pergunta foi migrada do Mathematics Stack Exchange porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 6 anos . Na abordagem do algoritmo EM, usamos a desigualdade de Jensen para chegar alogp(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 defina porθ(k+1)θ(k+1)\theta^{(k+1)}θ( k + …

20 mixture  expectation-maximization 

Como posso amostrar a partir de uma distribuição de mistura e, em particular, uma mistura de distribuições normais R? Por exemplo, se eu quisesse provar de: 0,3× N( 0 , 1 )+0,5×N( 10 , 1 )+0,2× N( 3 , .1 )0,3×N(0 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) como eu pude …

20 r  random-generation  mixture 

Sinto que já vi esse tópico discutido aqui antes, mas não consegui encontrar nada específico. Por outro lado, também não tenho muita certeza do que procurar. Eu tenho um conjunto unidimensional de dados ordenados. Eu suponho que todos os pontos do conjunto sejam retirados da mesma distribuição. Como posso testar …

16 hypothesis-testing  distributions  mixture 

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

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 

A troca de etiquetas (ou seja, a distribuição posterior é invariável à troca de etiquetas de componentes) é um problema problemático ao usar o MCMC para estimar modelos de mistura. Existe uma metodologia padrão (como amplamente aceita) para lidar com o problema? Se não houver uma abordagem padrão, quais são …

15 bayesian  mcmc  mixture 

Quero incluir o tempo gasto fazendo alguma coisa (semanas de amamentação, por exemplo) como uma variável independente em um modelo linear. No entanto, algumas observações não se envolvem no comportamento. Codificá-los como 0 não é realmente certo, porque 0 é qualitativamente diferente de qualquer valor> 0 (ou seja, mulheres que …

14 regression  generalized-linear-model  mixture 

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

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 

Eu sei que uma soma de gaussianos é gaussiana. Então, como é diferente uma mistura de gaussianos? Quero dizer, uma mistura de gaussianos é apenas uma soma de gaussianos (onde cada gaussiano é multiplicado pelo respectivo coeficiente de mistura), certo?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Suponha que tenhamos um conjunto de pontos . Cada ponto é gerado usando a distribuição Para obter posterior para , escrevemos p (x | \ mathbf {y}) \ propto p (\ mathbf {y} | x) p (x) = p (x) \ prod_ {i = 1} ^ N p (y_i x) …

13 bayesian  mixture  posterior 

Estou reproduzindo do zero os resultados na Seção 4.2.1 de Probabilidade marginal da produção de Gibbs Siddhartha Chib Jornal da Associação Estatística Americana, vol. 90, No. 432. (Dec., 1995), pp. 1313-1321. É uma mistura de modelos normais com o número conhecido de componentes. k ≥ 1k≥1k\geq 1f( x ∣ w …

13 bayesian  mixture  gibbs 

Suponha que eu tenha uma mistura finita de muitos gaussianos com pesos, meios e desvios padrão conhecidos. Os meios não são iguais. A média e o desvio padrão da mistura podem ser calculados, é claro, uma vez que os momentos são médias ponderadas dos momentos dos componentes. A mistura não …

12 normal-distribution  mixture  distance