Perguntas com a marcação «particle-filter»

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Estimando parâmetros de um modelo linear dinâmico
Desejo implementar (em R) o seguinte Modelo Linear Dinâmico Dinâmico simples, para o qual tenho 2 parâmetros variáveis ​​de tempo desconhecido (a variação do erro de observação e a variação do erro de estado ϵ 2 t ).ϵ1tϵt1\epsilon^1_tϵ2tϵt2\epsilon^2_t Ytθt + 1==θt+ ϵ1tθt+ ϵ2tYt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + …
11 r  mcmc  dlm  particle-filter 
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Calcular curva ROC para dados
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Revise o artigo sobre filtro de partículas
Encontrei on-line um rascunho de um excelente artigo de revisão de Zhe Chen intitulado "Filtragem Bayesiana: Dos Filtros de Kalman aos Filtros de Partículas e Além". Segundo o Google Scholar, a citação para a versão publicada é "Statistics 182 (1), 1-69, 2003", mas a revista que encontro com esse nome …
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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Papel da função Dirac em filtros de partículas
Aproximações de partículas para densidades de probabilidade são frequentemente introduzidas como uma soma ponderada das funções Dirac p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x) \approx \sum_{i=1}^N \omega^i \delta(x-x^i) com os pesos ωi∝p(xi)q(xi)ωi∝p(xi)q(xi)\omega^i \propto \frac{p(x^i)}{q(x^i)} normalizado de modo que eles somam à unidade; onde é a densidade de importância. Eu entendo que a função Dirac se torna …
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