θ↦g(θ)=ψθ↦g(θ)=ψ\theta\mapsto g(\theta)=\psiг L * ( ψ ) = L ( г - 1 ( ψ ) ) θ г Я * ( г ( θ ) ) = Я ( θ ) | ∂ г ( θ )L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ)L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ) L^*(\psi)=\max_{\{\theta:g(\theta)=\psi\}} L(\theta)
θ↦g(θ)=ψθ↦g(θ)=ψ\theta\mapsto g(\theta)=\psiг L * ( ψ ) = L ( г - 1 ( ψ ) ) θ г Я * ( г ( θ ) ) = Я ( θ ) | ∂ г ( θ )L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ)L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ) L^*(\psi)=\max_{\{\theta:g(\theta)=\psi\}} L(\theta)
Этот вопрос может быть глупым, но я заметил, что есть две различные формулировки регрессии Лассо . Мы знаем, что проблема Лассо состоит в том, чтобы минимизировать цель, состоящую из квадрата потерь и штрафного члена -1, выраженного следующим образом: LLLminβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1minβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1...
Как вы рассчитываете соответствующий априор, если у вас есть ошибка измерения прибора? Этот абзац взят из книги Кресси «Статистика пространственно-временных данных»: Часто бывает так, что имеется некоторая предварительная информация, касающаяся дисперсии ошибки измерения, что позволяет указать...
Ниже приведен график из р. 202 из Dataclysm Кристиана Руддера , хотя это было сделано Джеймсом Доуделлом. Он иллюстрирует отношения между различными 200 верхними подразделами, которые представляют интерес на reddit.com, где пользователи могут отправлять ссылки, комментарии и голоса. Это похоже на...
Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Я недавно закончила университет, и моя степень бакалавра в области...
Из других сообщений я узнал, что нельзя приписывать «важность» или «значимость» переменным предикторам, которые входят в модель лассо, потому что вычисление p-значений или стандартных отклонений этих переменных все еще находится в стадии разработки. Исходя из этого рассуждения, правильно ли...
У меня есть образец (размером 250) из популяции. Я не знаю распределение населения. Основной вопрос: я хочу получить точечную оценку 1- го процента населения, а затем я хочу 95% доверительный интервал вокруг моей точечной оценки. Моя точечная оценка будет выборкой 1- го процентиля. Я обозначаю это...
Рассмотрим следующий код R: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Как видите, я обработал данные примерно так c = 2*b = 4*a. Таким...
У меня очень разреженные входы, например, расположение определенных функций на входном изображении. Кроме того, каждая функция может иметь несколько обнаружений (не уверен, что это повлияет на конструкцию системы). Это я буду представлять как двоичное изображение k-канала с включенными пикселями,...
Я довольно плохо знаком со статистикой (несколько курсов Uni-уровня для начинающих), и мне было интересно узнать о выборках из неизвестных дистрибутивов. В частности, если вы понятия не имеете о базовом дистрибутиве, есть ли способ «гарантировать», что вы получите репрезентативную выборку? Пример...
В настоящее время я читаю статью Перла (Pearl, 2009, 2-е издание) о причинности и борьбе за установление связи между непараметрической идентификацией модели и фактической оценкой. К сожалению, сам Перл очень молчит на эту тему. Чтобы привести пример, я имею в виду простую модель с причинным путем,...
Я хочу рассчитать / оценить свертку g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, где является плотностью и гладкая функция с компактным носителем . Свертка недоступна в закрытом виде, и мне нужно интегрировать ее численно. Мой вопрос: есть ли эффективный способ сделать...
Может ли кто-нибудь объяснить, как процедуры FDR способны оценивать FDR без модели / предположения о базовой ставке истинных положительных результатов?
Рассмотрим линейную модель yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i и оценки наклона и точки пересечения и с использованием обычных наименьших квадратов. Эта ссылка на математическую статистику делает утверждение, что и независимы (в доказательстве своей теоремы). ; & beta...
Просто потому, что какой-то корреспондент задал интересный вопрос о методах вычисления автокорреляции, я начал играть с ним, почти не зная о временных рядах и автокорреляции. Корреспондент упорядочил свои данные ( точки данных временного ряда), сдвинутые на одну временную задержку каждая, кроме...
Я занимаюсь моделированием ARIMA, дополненным экзогенными переменными для целей рекламного моделирования, и мне трудно объяснить это бизнес-пользователям. В некоторых случаях программные пакеты заканчиваются простой передаточной функцией, то есть параметром * Exogenous Variable. В этом случае...
В методе наименьших квадратов мы хотим оценить неизвестные параметры в модели: YJ= α + βИксJ+ εJ( j = 1 ... n )YJзнак равноα+βИксJ+εJ(Jзнак равно1 ...N)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Как только мы это сделаем (для некоторых наблюдаемых значений), мы получим подогнанную...
Я использовал функцию 'polr' в пакете MASS, чтобы запустить порядковую логистическую регрессию для порядковой категориальной переменной ответа с 15 непрерывными объясняющими переменными. Я использовал код (показанный ниже), чтобы проверить, что моя модель соответствует предположению о...
У меня есть разные переменные, которые взаимодействуют в популяции. В основном я проводил инвентаризацию многоножек и измерял некоторые другие значения местности, например: Вид и количество собранных образцов Различных средах, где животные pH Процент органического материала количество P, K, Mg, Ca,...
Вне контекста короткая версия Пусть будет случайной величиной с CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y >...