Perguntas com a marcação «graphical-model»

Também denominado Modelo Gráfico Probabilístico, é utilizado para modelos estatísticos expressos por meio de gráficos, causais ou não. (Nb, "gráfico" como na teoria dos gráficos, * não * como na figura ou gráfico).

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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...

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Ao fazer Markov campos aleatórios

Em seu livro, Modelos Gráficos, Famílias Exponenciais e Inferência Variacional , M. Jordan e M. Wainwright discutem a conexão entre famílias Exponenciais e Campos Aleatórios de Markov (modelos gráficos não direcionados). Estou tentando entender melhor o relacionamento entre eles com as seguintes...

mathematical-statistics graphical-model
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Parâmetros sem priores definidos em Stan

Eu apenas comecei a aprender a usar Stan e rstan. A menos que eu sempre tenha ficado confuso sobre como o JAGS / BUGS funcionou, pensei que você sempre tivesse que definir uma distribuição anterior de algum tipo para cada parâmetro no modelo a ser extraído. Parece que você não precisa fazer isso em...

mcmc prior jags graphical-model stan
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Variável categórica de regressão linear R valor "oculto"

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída fornecida...

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Calcular curva ROC para dados

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6...

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