Próbowałem zaimplementować oszacowanie liczbowe dywergencji Kullbacka-Leiblera dla dwóch próbek. Aby debugować implementację, narysuj próbki z dwóch rozkładów normalnych N(0,1)N(0,1)\mathcal N (0,1) i N(1,2)N(1,2)\mathcal N (1,2) . Dla prostego oszacowania wygenerowałem dwa histogramy i próbowałem...
Mam zestaw danych z 482 obserwacji. data=Populationfull Zamierzam przeprowadzić analizę asocjacji genotypu dla 3 SNP. Próbuję zbudować model do mojej analizy i używam aov (y ~ x, data = ...). Dla jednej cechy mam kilka ustalonych efektów i zmiennych towarzyszących, które zawarłem w modelu, na...
Obecnie staram się zrozumieć filtry cząstek i ich możliwe zastosowania w finansach i dość mocno się zmagam. Jakie są matematyczne i statystyczne warunki wstępne, które powinienem ponownie przejrzeć (pochodzące z podstaw finansów ilościowych), aby (i) udostępnić podstawy filtrów cząstek i (ii)...
Chciałbym zrozumieć, w jaki sposób mogę uzyskać procent wariancji zbioru danych, nie w przestrzeni współrzędnych zapewnionej przez PCA, ale w stosunku do nieco innego zestawu (obróconych) wektorów. set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6) vecs <-...
Prawdopodobnie istnieje więcej niż jedno poważne nieporozumienie w tym pytaniu, ale nie ma ono na celu poprawnego obliczenia, ale raczej zmotywowanie uczenia się szeregów czasowych z pewnym uwzględnieniem. Próbując zrozumieć zastosowanie szeregów czasowych, wydaje się, że usunięcie danych z...
Najpierw więc przeprowadziłem badania na tym forum i wiem, że zadawano bardzo podobne pytania, ale zwykle nie udzielono na nie prawidłowej odpowiedzi lub czasami odpowiedzi nie są wystarczająco szczegółowe, aby je zrozumieć. Więc tym razem moje pytanie brzmi: mam dwa zestawy danych, na każdym...
Czy istnieje jakaś reguła praktyczna między głębokością sieci neuronowej a szybkością uczenia się? Zauważyłem, że im głębsza sieć, tym niższa musi być szybkość uczenia się. Jeśli to prawda, dlaczego tak
Załóżmy, że jest obiektywnym estymatorem . Następnie oczywiście . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Jak wyjaśnić to laikowi? W przeszłości mówiłem, że jeśli uśredniacie wiązkę wartości , ponieważ wraz z powiększaniem się próbki,...
Jak mówi tytuł, próbuję powielić wyniki z glmnet linear przy użyciu optymalizatora LBFGS z biblioteki lbfgs. Ten optymalizator pozwala nam dodać termin regulatora L1 bez martwienia się o różnicę, o ile nasza funkcja celu (bez terminu regulatora L1) jest wypukła. Problem regresji liniowej siatki...
Zastanawiam się, jak właściwie podejść do szkolenia i testowania modelu LASSO przy użyciu glmnet w R? W szczególności zastanawiam się, jak to zrobić, jeśli brak zewnętrznego zestawu danych testowych wymaga użycia weryfikacji krzyżowej (lub innego podobnego podejścia) do przetestowania mojego...
Jest to bardziej pytanie koncepcyjne, ale w miarę używania Rbędę odwoływał się do pakietów w R. Jeśli celem jest dopasowanie modelu liniowego do celów przewidywania, a następnie dokonanie prognoz, w których efekty losowe mogą być niedostępne, czy jest jakaś korzyść ze stosowania modelu efektów...
Mam zestaw danych z kolumnami a b c(3 atrybuty). ajest liczbowy i ciągły, ba jednocześnie cjest kategoryczny, każdy z dwoma poziomami. Używam K-Najbliższa metody sąsiadów do klasyfikowania ai bna c. Aby móc mierzyć odległości, przekształcam mój zestaw danych, usuwając bi dodając b.level1i b.level2....
Jeśli użyję wcześniej Jeffreysa dla dwumianowego parametru prawdopodobieństwa oznacza to użycie rozkładu .θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Jeśli przekształcę się w nowy układ odniesienia wówczas wyraźnie nie będzie również dystrybuowane jako rozkład .ϕ=θ2ϕ=θ2\phi =...
Dlaczego otrzymuję różne prognozy dotyczące ręcznego rozwijania wielomianu i korzystania z polyfunkcji R. set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <-...
Chcę oszacować rozbieżność KL między dwoma ciągłymi rozkładami f i g. Nie mogę jednak zapisać gęstości dla f lub g. Mogę próbkować zf i g za pomocą jakiejś metody (na przykład markov chain Monte Carlo). Rozbieżność KL od f do g jest zdefiniowana w następujący sposób reK.L.( f| | sol) =∫∞- ∞fa( x...
Zastanawiam się, jaka jest różnica między tymi dwoma rodzajami priorytetów:
Standardowy błąd proporcji będzie największy, jaki może być dla danego N, gdy proporcja wynosi 0,5, a zmniejsza się wraz ze wzrostem proporcji od 0,5. Rozumiem, dlaczego tak jest, gdy patrzę na równanie błędu standardowego proporcji, ale nie mogę tego dalej wyjaśniać. Czy istnieje wyjaśnienie poza...
Kiedy zacząłem czytać o filtrze Kalmana, pomyślałem, że jest to specjalny przypadek modelu ARIMA (a mianowicie ARIMA (0,1,1)). Ale tak naprawdę wydaje się, że sytuacja jest bardziej skomplikowana. Przede wszystkim ARIMA może być używana do przewidywania, a filtr Kalmana służy do filtrowania. Ale...
Mój zestaw danych (N.≈ 10 , 000N.≈10,000N \approx 10,000) ma zmienną zależną (DV), pięć niezależnych zmiennych „podstawowych” (P1, P2, P3, P4, P5) i jedną niezależną zmienną będącą przedmiotem zainteresowania (Q). Uruchomiłem regresje liniowe OLS dla następujących dwóch modeli: DV ~ 1 + P1 + P2 +...
Tytuł mówi wszystko. Rozumiem, że najmniejsze kwadraty i maksymalne prawdopodobieństwo dadzą taki sam wynik dla współczynników regresji, jeśli błędy modelu są zwykle rozkładane. Ale co się stanie, jeśli błędy nie są zwykle dystrybuowane? Dlaczego te dwie metody nie są już...