Perguntas com a marcação «python»

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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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Análise e regressão de componentes principais em Python

Estou tentando descobrir como reproduzir em Python algum trabalho que fiz no SAS. Usando esse conjunto de dados , onde a multicolinearidade é um problema, eu gostaria de executar a análise de componentes principais em Python. Analisei o scikit-learn e o statsmodels, mas não sei como obter sua saída...

pca python scikit-learn
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Modelo de ajuste para duas distribuições normais no PyMC

Como sou um engenheiro de software tentando aprender mais estatísticas, você terá que me perdoar antes mesmo de começar, esse é um território novo e sério ... Estou aprendendo PyMC e trabalhando com alguns exemplos realmente (realmente) simples. Um problema para o qual não consigo trabalhar (e não...

modeling python pymc
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Como incorporar um outlier inovador na observação 48 no meu modelo ARIMA?

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...

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