Eine Mischungsverteilung ist eine, die als konvexe Kombination anderer Verteilungen geschrieben wird. Verwenden Sie das Tag "zusammengesetzte Verteilungen" für "Verkettungen" von Verteilungen (wobei ein Parameter einer Verteilung selbst eine Zufallsvariable ist).
ich habe zwei Normalverteilungen A und B mit den Bedeutungen und und den Varianzen und . Ich möchte eine gewichtete Mischung dieser beiden Verteilungen mit den Gewichten und wobei und . Ich weiß, dass der Mittelwert dieser Mischung .μAμA\mu_AμBμB\mu_BσAσA\sigma_AσBσB\sigma_Bpppqqq0≤p≤10≤p≤10\le p...
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche...
Ich habe einen Datensatz X mit 10 Dimensionen, von denen 4 diskrete Werte sind. Tatsächlich sind diese 4 diskreten Variablen ordinal, dh ein höherer Wert impliziert eine höhere / bessere Semantik. 2 dieser diskreten Variablen sind in dem Sinne kategorisch, dass für jede dieser Variablen der...
Unter Verwendung der studentischen t-Verteilung mit k>0k>0k > 0 Freiheitsgraden haben der Ortsparameter lll und der Skalenparameter sss eine Dichte Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(k+12)Γ(k2kπs2){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,\frac{\Gamma
Ich lese Bishop über den EM-Algorithmus für GMM und die Beziehung zwischen GMM und k-means. In diesem Buch heißt es, dass k-means eine schwer zuzuordnende Version von GMM ist. Ich frage mich, ob dies bedeutet, dass ich k-means nicht verwenden kann (oder zumindest nicht verwenden kann), wenn die...
Diese Frage wurde von Mathematics Stack Exchange migriert, da sie auf Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 6 Jahren migriert . Im EM-Algorithmus-Ansatz verwenden wir Jensens Ungleichung, um zuLogp ( x | θ ) ≥ ∫Logp ( z, x | θ ) p ( z| x, θ( k )) dz- ∫Logp ( z|...
Wie kann ich aus einer Mischungsverteilung und insbesondere einer Mischung von Normalverteilungen in probieren R? Zum Beispiel, wenn ich probieren wollte aus: 0,3× N( 0 , 1 )+0,5× N( 10 , 1 )+0,2× N( 3 , .1 )0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; +
Ich möchte den EM-Algorithmus manuell implementieren und ihn dann mit den Ergebnissen des normalmixEMof- mixtoolsPakets vergleichen. Natürlich würde ich mich freuen, wenn beide zu den gleichen Ergebnissen führen würden. Die Hauptreferenz ist Geoffrey McLachlan (2000), Finite Mixture Models . Ich...
Betrachten Sie die logarithmische Wahrscheinlichkeit einer Mischung von Gaußschen: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i...
Ich habe das Gefühl, dass ich dieses Thema schon einmal gesehen habe, aber ich konnte nichts Bestimmtes finden. Andererseits bin ich mir auch nicht sicher, wonach ich suchen soll. Ich habe einen eindimensionalen Satz von bestellten Daten. Ich gehe davon aus, dass alle Punkte in der Menge aus...
In Kapitel 9 des Buches Mustererkennung und maschinelles Lernen gibt es diesen Teil über das Gaußsche Mischungsmodell: Um ehrlich zu sein, verstehe ich nicht wirklich, warum dies eine Singularität schaffen würde. Kann mir das jemand erklären? Es tut mir leid, aber ich bin nur ein Student und...
Es gibt viele Literaturstellen, in denen die Expectation Maximization-Methode für Mischmodelle (Mischung aus Gauß-Modell, Hidden-Markov-Modell usw.) im Vordergrund steht. Warum ist EM wichtig? EM ist nur eine Möglichkeit zur Optimierung und wird nicht häufig als gradientenbasierte Methode...
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...
Ich habe zwei Variablen - X und Y und ich muss den Cluster maximal (und optimal) = 5 machen. Der ideale Plot von Variablen sieht folgendermaßen aus: Ich würde gerne 5 Cluster daraus machen. Etwas wie das: Daher denke ich, dass dies ein Mischungsmodell mit 5 Clustern ist. Jeder Cluster hat...
Das Umschalten von Markierungen (dh die posteriore Verteilung ist gegenüber dem Umschalten von Komponentenkennzeichnungen invariant) ist ein problematisches Problem, wenn MCMC zum Schätzen von Mischungsmodellen verwendet wird. Gibt es eine Standardmethode (wie allgemein anerkannt), um mit dem...
Gaußsche Mischungsmodelle (GMMs) sind ansprechend, weil sie sowohl analytisch als auch praktisch einfach zu handhaben sind und in der Lage sind, einige exotische Verteilungen ohne zu große Komplexität zu modellieren. Es gibt einige analytische Eigenschaften, die wir erwarten sollten und die im...
Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg,...
Ich möchte die Zeit, die ich mit dem Stillen verbracht habe (z. B. Wochen), als unabhängige Variable in ein lineares Modell aufnehmen. Einige Beobachtungen greifen jedoch überhaupt nicht in das Verhalten ein. Sie als 0 zu codieren ist nicht wirklich richtig, da 0 qualitativ von jedem Wert> 0...
Angenommen, wir haben eine Menge von Punkten y={y1,y2,…,yN}y={y1,y2,…,yN}\mathbf{y} = \{y_1, y_2, \ldots, y_N \} . Jeder Punkt wird unter Verwendung der Verteilung p ( y i | x ) = 1 erzeugtyiyiy_ip(yi|x)=12N(x,1)+12N(0,10).p(yi|x)=12N(x,1)+12N(0,10). p(y_i| x) = \frac12 \mathcal{N}(x, 1) + \frac12...
Ich reproduziere die Ergebnisse in Abschnitt 4.2.1 von Grund auf Grenzwahrscheinlichkeit aus der Gibbs-Ausgabe Siddhartha Chib Journal of the American Statistical Association, Bd. 90, Nr. 432 (Dez. 1995), S. 1313-1321. Es ist eine Mischung aus Normalmodellen mit einer bekannten Anzahl von...