Pytania oznaczone «python»

28
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer

Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
24
Moduł Pythona do analizy punktu zmiany

Szukam modułu Python, który wykonuje analizę zmiany punktu na szeregu czasowym. Istnieje wiele różnych algorytmów i chciałbym zbadać skuteczność niektórych z nich bez konieczności ręcznego rzucania każdym z algorytmów. Idealnie chciałbym, aby niektóre moduły, takie jak bcp (Bayesian Change Point)...

time-series python change-point
23
Keras, jak działa spadek szybkości uczenia się SGD?

Jeśli spojrzysz na dokumentację http://keras.io/optimizers/, w SGD znajduje się parametr rozpadu. Wiem, że to zmniejsza szybkość uczenia się w miarę upływu czasu. Nie mogę jednak dowiedzieć się, jak to dokładnie działa. Czy jest to wartość pomnożona przez współczynnik uczenia się, np. Czy lr = lr *...

neural-networks python
21
PCA w numpy i sklearn daje różne wyniki

Czy coś nie rozumiem? To jest mój kod za pomocą sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca =

pca python scikit-learn
21
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?

Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy...

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
20
Grupowanie macierzy korelacji

Mam macierz korelacji, która określa, w jaki sposób każdy element jest skorelowany z drugim elementem. Dlatego dla N elementów mam już macierz korelacji N * N. Korzystając z tej macierzy korelacji, w jaki sposób grupuję N elementów w pojemnikach M, aby móc powiedzieć, że elementy Nk w k-tym bin...

clustering python k-means
20
Jak nazwać kleszcze w python matplotlib boxplot

Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. Python matplotlib ma polecenie boxplot . Zazwyczaj wszystkie części wykresu są zaznaczone...

python matplotlib
20
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?

Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
19
Julia: Podsumowując, jak się miewa

Ten post dotyczy szybko zmieniającego się wydarzenia. Natknąłem się na pytanie z 2012 roku, które miało bardzo dobrą dyskusję na temat Julii jako alternatywy dla R / Python dla różnych rodzajów prac statystycznych. Oto oryginalne Pytanie z 2012 roku dotyczące obietnicy...

r python computing julia