Atualmente, estou estudando sobre regressão logística. Mas estou ficando paralisado no cálculo da interceptação ( ) e do coeficiente ( ). Eu tenho procurado pela Internet, mas só recebo tutoriais usando o Microsoft Excel ou funções internas do R. Ouvi dizer que isso pode ser resolvido pela Máxima...
Os estatísticos bayesianos sustentam que "a estatística bayesiana pode estimar parâmetros que são muito difíceis de estimar através de métodos freqüentes". A seguinte citação retirada desta documentação do SAS diz a mesma coisa? Ele fornece inferências que dependem dos dados e são exatas, sem...
Assuma a seguinte relação linear: YEu= β0 0+ β1 1XEu+ uEuYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i , onde YEuYiY_i é a variável dependente, XEuXiX_i uma única variável independente e vocêEuuiu_i o termo do erro. De acordo com Stock & Watson (Introdução à Econometria; Capítulo 4 ), a...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 10 meses . Preciso aplicar a função de ativação...
O coeficiente de correlação é: r =∑k(xk-x¯) (yk-yk¯)sxsyn - 1r=∑k(xk−x¯)(yk−yk¯)sxsyn−1 r = \frac{\sum_k \frac{(x_k - \bar{x}) (y_k - \bar{y_k})}{s_x s_y}}{n-1} A média da amostra e o desvio padrão da amostra são sensíveis a valores discrepantes. Além disso, o mecanismo em que, r =∑kcoisakn -...
Estou tentando implementar o modelo de Mistura Gaussiana com inferência variacional estocástica, seguindo este artigo . Este é o pgm da mistura gaussiana. De acordo com o artigo, o algoritmo completo de inferência variacional estocástica é: E ainda estou muito confuso sobre o método para...
Eu tenho uma pergunta geralmente básica a fazer aqui que me preocupa há algum tempo. Durante a maior parte da minha leitura de estatísticas bayesianas, ele afirmou com naturalidade que a probabilidade marginal é muitas vezes intratável ou difícil de estimar. Por quê? Os motivos frequentemente...
Ao ler os documentos de segmentação semântica, bem como suas implementações correspondentes, descobri que algumas abordagens usam softmax enquanto outras usam sigmoide para a rotulação em nível de pixel. Por exemplo, com relação ao papel u-net , a saída é um mapa de recursos com dois canais. Eu...
y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} A linguagem para descrever modelos de regressão, como a regressão linear muito simples especificada acima, costuma variar e essas variações geralmente carregam mudanças sutis nos significados. Por exemplo, a parte do modelo...
Estou lendo esta pré-impressão do artigo e estou tendo dificuldades em seguir a derivação das equações para a regressão de processo gaussiana. Eles usam a configuração e notação de Rasmussen & Williams . Assim, o ruído aditivo, com média zero, estacionário e normalmente distribuído com variação...
No meu conjunto de dados, tenho cinco grupos (ordinais) com uma quantidade x de medida. Como a homoscedasticidade é violada, realizei o teste do qui-quadrado de Friedman para verificar se existem diferenças estatísticas entre os grupos: fried = stats.friedmanchisquare(*[grp for idx, grp in...
Estou aprendendo sobre o bootstrap como meio de estimar a variação de uma estatística de amostra. Eu tenho uma dúvida básica. Citando http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Quantas observações devemos refazer a amostra? Uma boa sugestão é o tamanho da amostra...
Qual é a diferença entre aprendizado múltiplo e redução de dimensionalidade não linear ? Eu já vi esses dois termos sendo usados de forma intercambiável. Por exemplo: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : O aprendizado múltiplo (também conhecido como redução...
Para variáveis aleatórias independentes e , existe uma expressão de formulário fechado paraαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] em termos dos valores e variações esperados de e ? Caso contrário, existe um bom limite inferior a essa...
Estou ajustando um modelo de efeitos mistos com um termo spline em um aplicativo em que a tendência ao longo do tempo é conhecida por ser curva-linear. No entanto, o que eu gostaria de avaliar é se a tendência curvi-linear ocorre devido ao desvio individual da linearidade ou é um efeito no nível do...
Quero calcular a importância de cada recurso de entrada usando o modelo profundo. Mas encontrei apenas um artigo sobre seleção de recursos usando aprendizado profundo - seleção profunda de recursos . Eles inserem uma camada de nós conectados diretamente a cada recurso, antes da primeira camada...
Para explicar essa pergunta com mais detalhes, primeiro elaborarei minha abordagem: Simulei uma sequência de números aleatórios independentes .X={x1,...,xN}X={x1,...,xN}X = \{x_1,...,x_N\} Tomo então vezes a diferença; ou seja, eu crio as
Gostaria de saber se a estatística está concluída para em uma configuração . σ2N(μ,σ2)T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−X¯n)2n−1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Isso depende se é previamente conhecido ou não? Se...
Quando usar um modelo linear generalizado sobre um modelo linear? Eu sei que o modelo linear generalizado permite, por exemplo, que os erros tenham alguma outra distribuição além da normal, mas por que alguém se preocupa com as distribuições dos erros? Como por que diferentes distribuições de erro...
Apesar das semelhanças básicas como os dois modelos, a probabilidade de sucesso, em vez de modelar diretamente a variável resposta; Acredito que existem respostas mais confiáveis que apontam as diferenças e semelhanças entre esses modelos. Uma diferença é que, na logística, pode-se usar...