Ich bin neu in HMM und lerne noch. Ich verwende derzeit HMM, um einen Teil der Sprache zu markieren. Um den Viterbi-Algorithmus zu implementieren, benötige ich Übergangswahrscheinlichkeiten ( ) und Emissionswahrscheinlichkeiten ( b_i (o) ).ai,jai,j a_{i,j}
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 12 Monaten . Ich versuche, ein...
Es scheint, als könnte ich die Parameter gut lernen und die hinteren Wahrscheinlichkeiten für die Trainingsdaten finden, aber ich habe keine Ahnung, wie ich neue Vorhersagen für neue Daten treffen kann. Das Problem liegt insbesondere in den Übergangswahrscheinlichkeiten, die sich bei Kovariaten...
Lassen Sie mich zunächst einige Hintergrundinformationen geben. Ich werde meine Fragen am Ende zusammenfassen. Die Beta-Verteilung, parametrisiert durch ihren Mittelwert und ϕ , hat Var ( Y ) = V ( μ ) / ( ϕ + 1 ) , wobei V ( μ ) = μ ( 1 - μ ) die Varianzfunktion
Betrachten Sie die folgende binomiale Regression: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) Die summaryFunktion gibt einen p-Wert von zurück...
Ich lese Chris Bishops Lehrbuch zur Mustererkennung und zum maschinellen Lernen . Ich bin mehrmals auf den Begriff probabilistische Folgerung gestoßen. Ich habe ein paar Fragen. Ist probabilistische Inferenz nur in einem grafischen Modellierungskontext anwendbar? Was ist der Unterschied zwischen...
Ich habe diese Seite auf Princeton.edu gelesen . Sie führen eine logistische Regression durch (mit R). Irgendwann berechnen sie die Wahrscheinlichkeit, eine Restabweichung zu erhalten, die höher ist als diejenige, die sie bei einer Verteilung mit Freiheitsgraden erhalten haben, die den...
Ich bin jetzt einige Male auf dieses Problem gestoßen, wobei Prüfer mehr Rechtfertigung für die Verwendung von LMMs, herkömmliche Tests anstelle oder zusätzlich zu LMMs und vollständige Tabellen mit Parameterschätzungen anfordern, die denen entsprechen, die Sie mit einem regulären linearen Modell...
Eine grundlegende Eigenschaft der Regression mit zufälligen Effekten besteht darin, dass die zufälligen Abschnittsschätzungen in Abhängigkeit von der relativen Varianz jeder Schätzung in Richtung des Gesamtmittelwerts der Antwort "geschrumpft" werden. U.^j= ρjy¯j+ ( 1 - ρj) y¯U.^j=ρjy¯j+(1-...
Ich sehe kürzlich einen Begriff "semi-parametrisch" in den Antworten meiner Frage , verstehe aber nicht wirklich, was dieser Begriff bedeutet. Wikipedia sagt In der Statistik ist ein semiparametrisches Modell ein statistisches Modell mit parametrischen und nichtparametrischen Komponenten. Und...
Betrachten Sie das folgende einfache Beispiel: library( rms ) library( lme4 ) params <- structure(list(Ns = c(181L, 191L, 147L, 190L, 243L, 164L, 83L, 383L, 134L, 238L, 528L, 288L, 214L, 502L, 307L, 302L, 199L, 156L, 183L), means = c(0.09, 0.05, 0.03, 0.06, 0.07, 0.07, 0.1, 0.1, 0.06,...
Wir hatten einige Diskussionen über die Nützlichkeit von Pooled-OLS- und RE-Schätzern im Vergleich zu FE. Soweit ich das beurteilen kann, handelt es sich bei der Pooled OLS-Schätzung lediglich um eine OLS-Technik, die mit Panel-Daten ausgeführt wird. Daher werden alle individuell spezifischen...
Ich habe eine Frage, wie besorgt ich über einen möglichen Verstoß gegen die Normalität der Residuenannahme in einem linearen gemischten Modell sein sollte. Ich habe einen relativ kleinen Datensatz und nach dem Anpassen des Modells (unter Verwendung von 'lmer' in R) zeigt ein Shapiro-Wilks-Test eine...
Ich gehe gerade zu GLMs nach den Standardmodellen über. Im Standardmodell y = Xb + epsilon und es wird angenommen, dass epsilon normal verteilt ist. Das heißt, wir können schreiben y - Xb = epsilon und dann können wir die lhs unter Verwendung einer geeigneten Norm unter der Annahme der Normalität...
In "A Practioner's Guide to Generalized Linear Models" in Absatz 1.83 heißt es: "Im speziellen Fall eines multiplikativen Poisson-GLM kann gezeigt werden, dass die Modellierungsanspruchszahlen mit einem Versatzterm gleich dem Logarithmus der Exposition zu identischen Ergebnissen führen wie die...
Die Ableitung des Vorhersageintervalls für das lineare Modell ist recht einfach: Erhalten einer Formel für Vorhersagegrenzen in einem linearen Modell . Wie lassen sich die Konfidenz- und Vorhersageintervalle für die angepassten Werte der Logit- und Probit-Regressionen (und GLMs im Allgemeinen)...
Ich hatte kürzlich eine kurze Diskussion mit einem sachkundigen Freund, der erwähnte, dass SVMs die Nulltemperaturgrenze der logistischen Regression sind. Das Grundprinzip umfasste marginale Polytope und Fenchel-Dualität. Ich konnte nicht folgen. Ist diese Aussage über SVMs als...
Angenommen, eine abhängige Ebenenvariable wird auf einer Einheitenebene (Ebene 1) gemessen, die in Einheiten des Typs (Ebene ) verschachtelt ist , und Einheiten des Typs sind in Ebenen des Typs (Ebene ) verschachtelt .yyyAAA222AAABBB333 Angenommen, ich passe die folgende Formel an: y ~ "FIXED...
Ich habe gelesen, dass das R-Quadrat für nichtlineare Modelle ungültig ist, da die Beziehung, die SSR + SSE = SSTotal ist, nicht mehr gilt. Kann jemand erklären, warum das so ist? SSR und SSE sind nur die quadratischen Normen der Regressions- und Restvektoren, deren icht hichthi^{th} Komponenten...