Obtenção de priores de especialistas
Como devo obter distribuições anteriores de especialistas ao ajustar um modelo
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Como devo obter distribuições anteriores de especialistas ao ajustar um modelo
Eu costumo ouvir sobre "mínimos quadrados comuns". Esse é o algoritmo mais usado para regressão linear? Existem motivos para usar um
Além de tirar diferenças, quais são as outras técnicas para fazer uma série temporal não estacionária, estacionária? Normalmente, refere-se a uma série como " integrada de ordem p " se puder ser estacionária através de um operador de atraso .( 1 - L )PXt(1−L)PXt(1-L)^P...
Gostaria de saber se alguém poderia sugerir quais são os bons pontos de partida quando se trata de realizar a detecção / particionamento / agrupamento / agrupamento de gráficos da comunidade em um gráfico que tenha arestas ponderadas e não direcionadas . O gráfico em questão possui aproximadamente...
Meu local de trabalho tem funcionários de uma ampla variedade de disciplinas, por isso geramos dados de várias formas diferentes. Consequentemente, cada equipe desenvolveu seu próprio sistema para armazenar dados. Alguns usam bancos de dados Access ou SQL; algumas equipes (para meu horror) dependem...
Eu tenho uma amostra aleatória de variáveis aleatórias Bernoulli , em que X i são iidrv e P ( X i = 1 ) = p , e p é um parâmetro desconhecido.X1. . . XNX1...XNX_1 ... X_NXEuXiX_iP( XEu= 1 ) = pP(Xi=1)=pP(X_i = 1) = pppp Obviamente, pode-se encontrar uma estimativa para : p : = ( X 1 + ⋯ + X N )...
Atualmente, estou lendo um artigo sobre o local e a preferência de voto nas eleições de 2000 e 2004. Nele, há um gráfico que exibe os coeficientes de regressão logística. De cursos anos atrás e um pouco de leitura, Entendo a regressão logística como uma maneira de descrever a relação entre várias...
A análise de componentes principais pode usar a decomposição da matriz, mas isso é apenas uma ferramenta para chegar lá. Como você encontraria os principais componentes sem o uso de álgebra matricial? Qual é a função objetivo (objetivo) e quais são as
Me deparei com a perplexidade do termo, que se refere à probabilidade inversa com média de log em dados invisíveis. O artigo da Wikipedia sobre perplexidade não fornece um significado intuitivo para o mesmo. Essa medida de perplexidade foi usada em papel pLSA . Alguém pode explicar a necessidade...
Minha compreensão da diferença entre aprendizado de máquina / outras técnicas de previsão estatística versus o tipo de estatística que os cientistas sociais (por exemplo, economistas) usam é que os economistas parecem muito interessados em entender o efeito de uma única ou várias variáveis -...
Sumário breve Por que é mais comum a regressão logística (com odds ratio) ser usada em estudos de coorte com resultados binários, em oposição à regressão de Poisson (com riscos relativos)? fundo Os cursos de estatística e epidemiologia de graduação e pós-graduação, na minha experiência,...
Eu tenho uma pergunta sobre qual é a melhor maneira de especificar uma interação em um modelo de regressão. Considere os seguintes dados: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class =...
Estou pensando em construir um modelo de previsão de uma relação , onde e e . Portanto, a proporção estaria entre e .a ≤ b a > 0 b > 0 0 1a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Eu poderia usar regressão linear, embora isso não se limite naturalmente a 0..1. Não tenho...
Eu estou tentando interpretar os pesos variáveis dados ajustando um SVM linear. (Estou usando o scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Não consigo encontrar nada na documentação que indique especificamente como esses pesos...
Estou confuso. Eu não entendo a diferença de um processo ARMA e GARCH .. para mim há o mesmo não? Aqui está o processo (G) ARCH (p, q) σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 =...
I ter executado através da afirmação de que cada amostra de bootstrap (ou árvore ensacado) irá conter, em média, cerca de 2/32/32/3 das observações. Eu entendo que a chance de não ser seleccionado em qualquer um dos nnn retira nnn amostras com reposição é (1−1/n)n(1−1/n)n(1- 1/n)^n , que funciona...
Quais são as razões teóricas para não lidar com valores ausentes? Máquinas de aumento de gradiente, árvores de regressão lidam com valores ausentes. Por que a Random Forest não faz
Gostaria de encontrar a correlação entre uma variável contínua (variável dependente) e uma variável categórica (nominal: sexo, variável independente). Os dados contínuos não são normalmente distribuídos. Antes, eu tinha calculado usando o Spearman . No entanto, me disseram que isso não está...
Existem dois vetores booleanos, que contêm apenas 0 e 1. Se eu calcular a correlação de Pearson ou Spearman, elas são significativas ou
Eu uso principalmente "distribuição gaussiana" em meu livro, mas alguém sugeriu que eu mudasse para "distribuição normal". Algum consenso sobre qual termo usar para iniciantes? Obviamente, os dois termos são sinônimos , portanto não se trata de substância, mas apenas de qual termo é mais comumente...