Perguntas com a marcação «kullback-leibler»

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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

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
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Como calcular a divergência / distância Kullback-Leibler?

Eu tenho três conjuntos de dados X, Y e Z. Cada conjunto de dados define a frequência de ocorrência de um evento. Por exemplo: Conjunto de dados X: E1: 4, E2: 0, E3: 10, E4: 5, E5: 0, E6: 0 e assim por diante .. Conjunto de dados Y: E1: 2, E2: 3, E3: 7, E4: 6, E5: 0, E6: 0 e assim por diante .....

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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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Estimar a divergência Kullback Leibler (KL) com monte carlo

Quero estimar a divergência KL entre duas distribuições contínuas feeg. No entanto, não posso anotar a densidade para f ou g. Eu posso amostrar a partir de feg através de algum método (por exemplo, cadeia de markov monte carlo). A divergência KL de f para g é definida assim DKeu( f| | g) = ∫∞-...

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Escolha a distribuição de probabilidade para maximizar a função de avaliação (no concurso de previsão de gripe do CDC)

Suponha que você tenha uma variável aleatória discreta com função de massa de probabilidade no suporte . Que função tal que maximiza Para evitar lidar com casos extremos, assuma .XXXp(x)=P(X=x)p(x)=P(X=x)p(x) = P(X=x)0,…,n0,…,n0,\ldots,nq(x)≥0q(x)≥0q(x)\ge 0∑nx=0q(x)=1∑x=0nq(x)=1\sum_{x=0}^n q(x)...

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