Вопросы с тегом «r»

11
R / mgcv: Почему тензорные продукты te () и ti () производят разные поверхности?

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
11
Выбор модели Mclust

Пакет R mclustиспользует BIC в качестве критерия выбора модели кластера. Насколько я понимаю, модель с самым низким BIC следует выбирать среди других моделей (если вы заботитесь только о BIC). Однако, когда значения BIC все отрицательные, по Mclustумолчанию используется модель с самым высоким...

r clustering gaussian-mixture bic model-based-clustering
11
Каковы преимущества экспоненциального генератора случайных чисел, использующего метод Аренса и Дитера (1972), а не обратным преобразованием?

Мой вопрос вдохновлен встроенным экспоненциальным генератором случайных чисел R , функцией rexp(). При попытке генерировать экспоненциально распределенные случайные числа многие учебники рекомендуют метод обратного преобразования, описанный на этой странице Википедии . Я знаю, что есть другие...

r simulation random-generation exponential inverse-cdf
11
Понимание Gelman & Carlin «За пределами расчета мощности:…» (2014)

Я читаю Gelman & Carlin «Помимо вычислений мощности: оценка ошибок типа S (знак) и типа M (величина)» (2014). Я пытаюсь понять основную идею, основной путь, но я в замешательстве. Может ли кто-нибудь помочь мне понять сущность? Бумага идет примерно так (если я правильно понял). Статистические...

statistical-significance effect-size power type-i-and-ii-errors
11
Надежность подобранной кривой?

Я хотел бы оценить неопределенность или надежность подобранной кривой. Я намеренно не называю точную математическую величину, которую ищу, потому что не знаю, что это. Здесь (энергия) является зависимой переменной (отклик), а V (объем) является независимой переменной. Я хотел бы найти кривую...

error fitting reliability uncertainty
11
Пространственное представление состояний ARMA (p, q) из Гамильтона

Я читал главу 13 Гамильтона, и у него есть следующее представление пространства состояний для ARMA (p, q). Пусть Затем процесс ARMA (p, q) выглядит следующим образом: \ begin {align} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + \ phi_3 (y_ {t-3} - \ mu) \\ &...

time-series arima kalman-filter state-space-models
11
Байесовский шип и плита против наказанных методов

Я читаю слайды Стивена Скотта о пакете BSTS R (Вы можете найти их здесь: слайды ). В какой-то момент, говоря о включении многих регрессоров в модель структурных временных рядов, он вводит априорные и контрольные значения коэффициентов регрессии и говорит, что они лучше по сравнению с штрафными...

r bayesian feature-selection penalized bsts
11
Когда использовать модель со смешанным эффектом?

Модели линейных смешанных эффектов - это расширения моделей линейной регрессии для данных, которые собираются и обобщаются в группы. Ключевым преимуществом является то, что коэффициенты могут варьироваться по отношению к одной или нескольким групповым переменным. Тем не менее, я борюсь с тем, когда...

regression mixed-model random-effects-model linear
11
Стрелки базовых переменных в биплоте PCA в R

Рискуя сделать вопрос специфичным для программного обеспечения и из-за его повсеместности и особенностей, я хочу спросить о функции biplot()в R и, более конкретно, о вычислении и построении по умолчанию ее наложенных красных стрелок, соответствующих к базовым переменным. [Чтобы разобраться в...

r pca biplot
11
RandomForest и веса классов

Вопрос в одном предложении: знает ли кто-нибудь, как определить вес хорошего класса для случайного леса? Пояснение: я играю с несбалансированными наборами данных. Я хочу использовать этот Rпакет randomForest, чтобы обучить модель очень искаженному набору данных, используя только небольшие...

r random-forest
11
Почему в фильтре Калмана вероятность вычисляется с использованием результатов фильтра, а не сглаженных результатов?

Я использую фильтр Калмана очень стандартным способом. Система представлена ​​уравнением состояния xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1} и уравнением наблюдения yt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} . Учебники учат , что после применения фильтра Калмана и получать «прогнозы...

likelihood kalman-filter
11
Является ли коэффициент ошибок выпуклой функцией лямбда-параметра регуляризации?

При выборе параметра регуляризации лямбда в Ridge или Lasso рекомендуется использовать разные значения лямбды, измерить ошибку в наборе валидации и, наконец, выбрать то значение лямбды, которое возвращает наименьшую ошибку. Мне не понятно, если функция f (лямбда) = error является выпуклой. Может ли...

cross-validation error regularization validation optimization
11
Почему LKJcorr является хорошим приоритетом для корреляционной матрицы?

Я читаю главу 13 «Приключения в ковариации» в ( превосходной ) книге Ричарда Мак-Элирея « Статистическое переосмысление », где он представляет следующую иерархическую модель: ( Rэто корреляционная матрица) Автор объясняет, что LKJcorrэто слабоинформативный априор, который работает как...

regression self-study correlation prior hierarchical-bayesian
11
Почему методы регрессии методом наименьших квадратов и максимального правдоподобия не эквивалентны, когда ошибки обычно не распределяются?

Название говорит обо всем. Я понимаю, что наименьшие квадраты и максимальное правдоподобие дадут одинаковый результат для коэффициентов регрессии, если ошибки модели будут нормально распределены. Но что произойдет, если ошибки не распределяются нормально? Почему два метода больше не...

regression normal-distribution maximum-likelihood least-squares error
11
Как рассчитать доверительные оценки в регрессии (со случайными лесами / XGBoost) для каждого прогноза в R?

Есть ли способ получить показатель достоверности (мы можем также назвать его значением достоверности или вероятности) для каждого прогнозируемого значения при использовании таких алгоритмов, как Random Forests или Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Допустим, этот показатель доверия будет...

r regression random-forest prediction boosting
11
Интерпретация производной Радона-Никодима между вероятностными мерами?

Я видел в некоторых моментах использование производной Радона-Никодима одной вероятностной меры по отношению к другой, особенно в дивергенции Кульбака-Лейблера, где она является производной вероятностной меры модели для некоторого произвольного параметра с относительно реального параметра θ 0...

mathematical-statistics kullback-leibler derivative measure-theory
11
Почему существуют рекомендации против использования Jeffreys или энтропийных априоров для сэмплеров MCMC?

На своей вики-странице разработчики Стэна заявляют: Некоторые принципы нам не нравятся: инвариантность, Джеффрис, энтропия Вместо этого я вижу много нормальных рекомендаций по распространению. До сих пор я использовал байесовские методы, которые не основывались на выборке, и был отчасти рад, что...

bayesian mcmc prior pymc stan
11
Байесовский оценщик невосприимчив к смещению отбора

Являются ли оценки Байеса невосприимчивыми к смещению отбора? В большинстве работ, в которых обсуждаются оценки в высоком измерении, например, данные о последовательности всего генома, часто возникает проблема смещения отбора. Смещение выбора обусловлено тем фактом, что, хотя у нас есть тысячи...

bayesian feature-selection bias unbiased-estimator conjugate-prior
11
Разве несколько фильтров в сверточном слое не будут учить один и тот же параметр во время тренировки?

Основываясь на том, что я узнал, мы используем несколько фильтров в Conv Layer CNN для изучения различных детекторов функций. Но так как эти фильтры применяются одинаково (то есть скользят и умножаются на области ввода), разве они не изучат одни и те же параметры во время обучения? Следовательно,...

neural-networks conv-neural-network convolution filter