Введение А яСJAяСJAIC_jJJjА яСJAяСJAIC_jА яС*= минJА яСJAяС*знак равноминJAяСJAIC^* = \min_j{AIC_j}R PJ= е( А яС*- А яСJ) / 2рпJзнак равное(AяС*-AяСJ)/2RP_j = e^{(AIC^*-AIC_j)/2}JJj весJ= R PJΣJR PJвесJзнак равнорпJΣJрпJw_j = \frac{RP_j}{\sum_j RP_j} проблема Трудность, которую я пытаюсь...
Мне нужна помощь в поиске правильного способа подсчета победителей на нашей научной ярмарке. Я не хочу, чтобы мое незнание статистики и математики мешало шансу ребенка выиграть. (много стипендий и пособий по продвижению на карту). Заранее спасибо за помощь. Сначала немного истории о том, как у нас...
Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot)...
Я пытаюсь согласовать линейную модель с некоторыми данными только одним предиктором (скажем, (x, y)). Данные таковы, что для малых значений x значения y обеспечивают плотное прилегание к прямой линии, однако при увеличении значений x значения y становятся более изменчивыми. Вот пример таких данных...
Учусь на тест. Не могу ответить на этот. Пусть iid случайных величин. определятьX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,nN(0,1)N(0,1)\mathcal{N}(0,1) Wi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X23,i−−−−−−−√,i=1,…,nWi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X3,i2,i=1,…,nW_i = (X_{1,i} +...
РЕДАКТИРОВАТЬ: С момента создания этого поста, я добавил еще один пост здесь . Краткое содержание текста ниже: я работаю над моделью и пробовал линейную регрессию, преобразования Бокса-Кокса и GAM, но не добился большого прогресса Используя R, я в настоящее время работаю над моделью, чтобы...
Если для уменьшения размерности (или преобразования после уменьшения размерности с помощью PCA) используется мультиклассовый линейный дискриминантный анализ (или я иногда также читаю множественный дискриминантный анализ), я понимаю, что в целом «нормализация по Z-шкале» (или стандартизация) Функции...
Я пытаюсь предсказать балансовую оценку и попробовал несколько различных методов регрессии. Одна вещь, которую я заметил, заключается в том, что прогнозируемые значения имеют некоторую верхнюю границу. То есть фактический баланс находится в , но мои прогнозы достигают вершины около . На следующем...
X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) Я начал эту проблему, установив Тогда будет распределяться...
Я нашел решение, которое гласило, что если квадрат временного ряда является стационарным, то же самое происходит и с исходным временным рядом, и наоборот. Однако я не могу доказать это, у кого-то есть идея, если это правда, и если это как вывести...