Dopasowałem lmer model z następującymi (aczkolwiek wymyślonymi danymi wyjściowymi): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Naprawdę chciałbym zbudować przedział ufności dla każdego efektu, używając następującej formuły: ( n -...
Narysowałem następujący kod z funkcją stl (Seasonal Decomposition of Time Series by Loess): plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Pokazuje znaczącą zmienność sezonową z losowymi danymi umieszczonymi powyżej w kodzie (funkcja rnorm). Odmiana sygnalizująca jest widoczna za...
Jest to mozaika wykres tabeli awaryjnego zestawu danych HairEyeColoropisanego tutaj . Jak interpretować kolory reprezentujące reszty? Jaka jest różnica między wysoką a dodatnią resztą Pearsona (pokazaną na niebiesko) w porównaniu z niską i ujemną resztą na
Łańcuchy Markowa mają dla mnie sens, mogę je wykorzystać do modelowania probabilistycznych zmian stanu w rzeczywistych problemach. Potem jest HMM. Mówi się, że HMM są bardziej odpowiednie do modelowania wielu problemów niż MC. Jednak problemy, o których wspominają ludzie, są nieco skomplikowane do...
Dlaczego tak rzadko zdarza się znaleźć przedziały ufności zgłaszane w artykułach z nauk stosowanych? Zajmuję się głównie informatyką, ale często czytam artykuły z psychologii (socjologii), socjologii i urbanistyki. Nie mogę sobie przypomnieć, że widziałem CI dla zgłoszonej mediany. Jednocześnie,...
Badając dwie niezależne próbki, powiedziano nam, że patrzymy na „różnicę dwóch średnich”. Oznacza to, że bierzemy średnią z populacji 1 ( ) i odejmujemy od niej średnią z populacji 2 ( ). Nasza „różnica dwóch średnich” to ( - ).y¯1y¯1\bar y_1y¯2)y¯2)\bar y_2y¯1y¯1\bar y_1y¯2)y¯2)\bar y_2 Badając...
Mam ramkę danych, która zawiera wartości w 4 kolumnach: Na przykład: ID, price, click count,rating Chciałbym „podzielić” tę ramkę danych na N różnych grup, w których każda grupa będzie miała taką samą liczbę wierszy z takim samym rozkładem ceny, liczby kliknięć i atrybutów ocen. Wszelkie...
Chciałbym trenować maszynę SVM do klasyfikowania przypadków (PRAWDA / FAŁSZ) na podstawie 20 atrybutów. Wiem, że niektóre z tych atrybutów są wysoce skorelowane. Dlatego moje pytanie brzmi: czy SVM jest wrażliwy na korelację lub nadmiarowość między funkcjami? Jakieś...
Wykonując EDA postanowiłem użyć wykresu pudełkowego, aby zilustrować różnicę między dwoma poziomami czynnika. Sposób, w jaki ggplot renderował wykres pudełkowy, był zadowalający, ale nieco uproszczony (pierwszy wykres poniżej). Podczas badania właściwości wykresów pudełkowych zacząłem...
Czytam artykuł teoretyczny Douga Batesa o pakiecie R4, aby lepiej zrozumieć drobiazgowość mieszanych modeli, i natknąłem się na intrygujący wynik, który chciałbym lepiej zrozumieć, o zastosowaniu ograniczonego maksymalnego prawdopodobieństwa (REML) do oszacowania wariancji . W części 3.3...
Tutaj pytam o to, co inni często robią, aby użyć testu chi-kwadrat do wyboru funkcji w wyniku uczenia się nadzorowanego. Jeśli dobrze rozumiem, czy testują niezależność między każdą cechą a wynikiem i porównują wartości p między testami dla każdej cechy? W
Chcę wdrożyć przyrostową regresję procesu gaussowskiego za pomocą przesuwanego okna nad punktami danych, które docierają jeden po drugim przez strumień. Pozwolić reddoznacz wymiarowość przestrzeni wejściowej. Więc każdy punkt danychxjaxix_i ma redd liczba elementów. Pozwolić nnn być wielkości...
ogólny model liniowy których prawdopodobieństwo dziennika wynosi .y= β0+ β1x1+ β2)x2)+ β3)x3),y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3,L.uLuL_u Teraz chcę sprawdzić, czy współczynniki są takie same. Po pierwsze, ogólny test: prawdopodobieństwo dziennika zredukowanego...
Rozumiem różnicę między k medoidą a k oznacza średnią. Ale czy możesz podać mi przykład z małym zestawem danych, w którym wyjście medoidy k jest inne niż k oznacza
Jest to funkcja utraty dwumianowej dewiacji przez GradientBoosting, def __call__(self, y, pred, sample_weight=None): """Compute the deviance (= 2 * negative log-likelihood). """ # logaddexp(0, v) == log(1.0 + exp(v)) pred = pred.ravel() if sample_weight is None: return -2.0 * np.mean((y *...
Rozumiem, że sieci neuronowe (NN) można uznać za uniwersalne aproksymatory zarówno funkcji, jak i ich pochodnych, pod pewnymi założeniami (zarówno w sieci, jak i funkcji do aproksymacji). W rzeczywistości przeprowadziłem szereg testów prostych, ale nietrywialnych funkcji (np. Wielomianów) i wydaje...
Zastanawiałem się, czy można wyszkolić maszynę SVM (powiedzmy liniową, aby ułatwić) za pomocą propagacji wstecznej? Obecnie jestem w bloku drogowego, ponieważ mogę tylko myśleć o pisaniu wyjście klasyfikatora jako fa( x ; θ , b ) = sgn ( θ ⋅ x - ( b + 1 ) ) = sgn ( g( x ; θ , b )...
Czytam książkę Kevina Murphy'ego: Machine Learning - A probabilistic Perspective. W pierwszym rozdziale autor wyjaśnia przekleństwo wymiarowości i jest część, której nie rozumiem. Jako przykład autor stwierdza: Zastanów się, czy dane wejściowe są równomiernie rozmieszczone wzdłuż sześcianu...
Zastanawiam się, jak mogę zasymulować próbkę n okresów życia rozkładu Weibulla, które obejmują obserwacje z cenzurą po prawej stronie typu I. Na przykład niech n = 3, kształt = 3, skala = 1, a szybkość cenzury = 0,15, a czas cenzury = 0,88. Wiem, jak wygenerować próbkę Weibulla, ale nie wiem, jak...
Przeglądam sekcję LAB §6.6 na temat regresji grzbietu / Lasso w książce „An Introduction to Statistics Learning with Applications in R” Jamesa, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Mówiąc dokładniej, próbuję zastosować model scikit-learn Ridgedo zestawu danych „Hitters” z pakietu R „ISLR”....