Angenommen, ich führe eine Regression durch, bei der meine abhängige Variable Mord ist und meine interessierende Variable der Zugang zu gewalttätigen Videospielen ist. Nehmen wir an, ich werfe auch das Spülbecken in Bezug auf meine Kontrollvariablen ein - ich habe 38 demografische Kontrollen, 30...
Ich versuche, die Aktualisierungsgleichungen für das Konjugat an die Dirichlet-Verteilung abzuleiten, wie hier beschrieben: /mathpro/20399/conjugate-prior-of-the-dirichlet-distribution Die von mir berechnete Parameteraktualisierungsgleichung stimmt jedoch nicht mit der dort vorgeschlagenen überein....
Seite 170 in Philip Tetlocks et al. Das Superforecasting- Buch zeigt den Satz von Bayes in Quotenform als: P.( H.| D)P.( ¬ H.| D)= P.( D | H.) P.( D | ¬ H.)P.( H.)P.(¬ H.)P.(H.|D.)P.(¬H.|D.)=P.(D.|H.)P.(D.|¬H.)P.(H.)P.(¬H.)\frac{P (H|D)}{P (\neg H|D)} = P (D|H) P (D|\neg H) \frac{ P (H)}{P (\neg...
Eine Struktur versagt, wenn sie einer Last ausgesetzt wird, die größer ist als ihr eigener Widerstand: failure := load > resistance Wir können davon ausgehen, dass die Last und der Widerstand unabhängig sind. Ist es richtig zu sagen, dass mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (pdf)...
Ich arbeite mit einer halbüberwachten Lernaufgabe, bei der ich nur positive und unbeschriftete Daten habe (PU-Lernen). Ich habe einige Algorithmen getestet und möchte deren Leistung bewerten. Für betreutes Lernen verwende ich normalerweise: Fehlklassifizierungsfehler Richtigkeit ROC-Kurven Leistung...
Dies ist aus einem Artikel 'Algorithmen für inverses Verstärkungslernen' von Ng, Russell (2001) Wir gehen davon aus, dass wir in der Lage sind, Trajektorien im MDP (ab dem Anfangszustand ) unter der optimalen Richtlinie oder unter einer Richtlinie unserer Wahl zu simulieren . Für jede Richtlinie ,...
In einem Bayes'schen Modell wird die posteriore Vorhersageverteilung normalerweise wie folgt geschrieben: p (xn e w∣x1, …xn) =∫∞- ∞p (xn e w∣ μ ) p ( μ ∣ x1, …xn) dμp(xnew∣x1,…xn)=∫- -∞∞p(xnew∣μ) p(μ∣x1,…xn)dμ p(x_{new} \mid x_1, \ldots x_n) = \int_{-\infty}^{\infty} p(x_{new}\mid \mu) \ p(\mu...
Ich habe einen Wilcoxon-Rangsummentest durchgeführt, um herauszufinden, ob es einen Unterschied in der Verteilung der Variablen für zwei Gruppen gibt. Die Testergebnisse zeigten, dass der Unterschied besteht.X1X1X_1 Ich vermute jedoch, dass es eine verwirrende Variable , die diesen Unterschied...
Ich passe eine multinomiale logistische Regression mit dem glmnet-Paket in R an: library(glmnet) data(MultinomialExample) cvfit=cv.glmnet(x, y, family="multinomial", type.multinomial = "grouped") plot(cvfit) Was ist "Multinomial Deviance" und in welcher Beziehung steht es zu " Multinomial...
In meinem Experiment habe ich 30 verschiedene Akzessionen einer Art verwendet. Eine Gruppe ist von Dürre betroffen und die andere Gruppe ist die Kontrolle. Ich habe Daten zu 6 verschiedenen Parametern gesammelt. Ich möchte wissen, welcher Beitritt toleranter oder anfälliger ist, welcher Beitritt...
In den letzten Wochen habe ich über OVB (Omitted Variable Bias) im Zusammenhang mit Regression und Lösung dafür nachgedacht (wie man dieses Problem vermeidet). Ich kenne Shalizis Vorlesungen (2.2), aber er beschreibt dies nur mathematisch. Diese Woche jemand gesagt , dass es ist ganz einfach - die...
Ich mache meine ersten Schritte in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Ich experimentiere mit einem Projekt, bei dem ich keine Ahnung habe, mit welchen Ansätzen ich beginnen könnte, daher würde ich mich über Hinweise freuen: Ich habe einen Datensatz (zur Erklärung) der...
Definition . Angenommen, y∼N(μ,In×n)y∼N(μ,In×n)\mathbf{y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, I_{n \times n}) . Dann ist w=yTy=∥y∥2∼χ2n(θ=∥μ∥2/2=μTμ/2),w=yTy=‖y‖2∼χn2(θ=‖μ‖2/2=μTμ/2),w = \mathbf{y}^{T}\mathbf{y} = \|\mathbf{y}\|^2 \sim \chi^{2}_{n}\left(\theta = \|\boldsymbol{\mu}\|^2/2...
Können wir die Spur der Hutmatrix im Falle einer Kernelregression für die effektiven Freiheitsgrade verwenden? Wo wir die Hutmatrix erhalten, H als: H=y^∗y+H=y^∗y+H = \hat{y} * y^+ wo y^y^\hat{y} ist die vorhergesagten Antwortwerte, y+y+y^+ ist die Pseudo-Inverse von
Die Wettervorhersage sagt die Regenwahrscheinlichkeit für einen Tag voraus oder nicht. Wenn ich den gleichen Tag viele Male wiederholen könnte, könnte ich zählen, wie oft es regnet oder nicht, also könnte ich mit der Vorhersage vergleichen, um zu wissen, ob die Vorhersage richtig ist. Tatsache ist,...
Können Sie einen GLM über eine Logit-Verbindung mit einem kontinuierlichen DV (zwischen 0 und 1) ausführen? Im Allgemeinen wird empfohlen, eine Binomialfamilie mit einem Logit-Link zu verwenden, aber ich vermute, das liegt daran, dass das Modell einen binären DV annimmt. Wenn wir eine...
Ich verwende Rs Implementierung von XGboost und Random Forest, um Prognosen für den Umsatz für einen Tag im Voraus zu erstellen. Ich habe ungefähr 200 Zeilen und 50 Prädiktoren. (Wenn ich mit der Zeit weiter gehe, habe ich mehr Daten, also mehr Zeilen). Das XGBoost-Modell mit den folgenden...
Meine Hauptfrage: Welche Bibliographie würden Sie für die Theorie linearer Modelle empfehlen? Ich denke darüber nach, Flugzeugantworten auf komplexe Fragen zu erhalten: die Theorie der linearen Modelle von Ronald Christensen. Hat es hier jemals jemand gelesen? Was sind die Vor- und Nachteile des...
Ich verstehe, dass ein neuronales Netzwerk mit radialer Basisfunktion (RBF) normalerweise eine verborgene Schicht hat und sich von einem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) unter anderem durch seine Aktivierungs- und Kombinationsfunktionen unterscheidet, aber wie entscheide ich, wann ein Datensatz /...
Wie ist die Verteilung für die Zeit, bevor K Erfolge in N Versuchen erzielt werden? Angenommen, es gibt ein Telefonzentrum und N Personen, von denen jede entweder das Telefonzentrum zum Zeitpunkt T mit der Wahrscheinlichkeit p anruft, nicht das Telefonzentrum mit der Wahrscheinlichkeit (1 - p)....