Perguntas com a marcação «numerical-integration»

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 

Estive estudando a simulação de Monte Carlo recentemente e a tenho usado para aproximar constantes como (círculo dentro de um retângulo, área proporcional).ππ\pi No entanto, não consigo pensar em um método correspondente para aproximar o valor de eee [número de Euler] usando a integração de Monte Carlo. Você tem alguma …

35 simulation  monte-carlo  algorithms  random-generation  numerical-integration 

Suponha que eu tenho uma função g(x)g(x)g(x) que desejo integrar ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Obviamente, assumindo que g(x)g(x)g(x) chega a zero nos pontos finais, sem explosões, boa função. Uma maneira com a qual estou brincando é usar o algoritmo Metropolis-Hastings para gerar uma lista de amostras x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \dots, x_n …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

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 

Estou lendo sobre a inferência bayesiana e me deparei com a frase "a integração numérica da probabilidade marginal é muito cara" Eu não tenho formação em matemática e queria saber o que exatamente significa caro aqui? É apenas em termos de poder computacional ou há algo mais.

12 bayesian  numerical-integration  variational-bayes  approximate-inference 

Estou saindo dessa pergunta , caso alguém queira seguir a trilha. Basicamente, eu tenho um conjunto de dados ΩΩ\Omega composto por NNN objetos em que cada objeto tem um determinado número de valores medidos anexados (dois neste 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] Eu preciso de …

12 probability  maximum-likelihood  kernel-smoothing  numerical-integration 

Eu tenho uma equação integral da forma onde é o cdf empírico é uma função . Eu tenho um mapeamento de contração e, portanto, estou tentando resolver a equação integral usando a sequência do teorema de Banach Fixed Point.T1 1( x ) = ∫x0 0g( T1 1( y) ) d …

10 r  numerical-integration 

Espero que este seja o lugar certo para perguntar, se não estiver à vontade para movê-lo para um fórum mais apropriado. Há algum tempo que me pergunto como tratar funções integráveis ​​não quadradas com a Integração Monte Carlo. Eu sei que o MC ainda fornece uma estimativa adequada, mas o …

9 monte-carlo  numerical-integration 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Primeiro vamos simular alguns dados para uma regressão logística com partes fixas e aleatórias: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta + Z%*%b pr <- 1/(1+exp(-eta)) y <- …

8 generalized-linear-model  maximum-likelihood  glmm  mixed-model  numerical-integration