Hier ist meine alte Frage Ich möchte fragen, ob jemand den Unterschied (falls vorhanden) zwischen Hidden Markov-Modellen (HMM) und Partikelfilter (PF) und folglich Kalman-Filter kennt oder unter welchen Umständen wir welchen Algorithmus verwenden. Ich bin Student und muss ein Projekt machen, aber...
Kurzfassung: Wir wissen, dass logistische Regression und Probit-Regression so interpretiert werden können, dass sie eine kontinuierliche latente Variable beinhalten, die vor der Beobachtung anhand eines festgelegten Schwellenwerts diskretisiert wird. Steht eine ähnliche latente
Verschlossen . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber von historischer Bedeutung ist. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Ich habe ein lineares Modell in R: erstellt mod = lm(train_y ~
Mit dem folgenden Datensatz wollte ich sehen, ob sich die Reaktion (Wirkung) in Bezug auf Standorte, Jahreszeit, Dauer und deren Wechselwirkungen ändert. In einigen Online-Foren zu Statistiken wurde empfohlen, mit Modellen mit linearen gemischten Effekten fortzufahren. Das Problem besteht jedoch...
Ich habe ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell in R ausgeführt und einen Interaktionseffekt zwischen zwei Prädiktoren eingeschlossen. Die Wechselwirkung war nicht signifikant, aber die Haupteffekte (die beiden Prädiktoren) waren beide. Nun sagen mir viele Lehrbuchbeispiele, dass bei...
Auf einer Konferenz habe ich die folgende Aussage gehört: 100 Messungen für 5 Probanden liefern viel weniger Informationen als 5 Messungen für 100 Probanden. Es ist ein bisschen offensichtlich, dass dies wahr ist, aber ich habe mich gefragt, wie man es mathematisch beweisen könnte ... Ich denke,...
Ich versuche für mich selbst ein Layout zu erstellen, wenn es angebracht ist, welchen Regressionstyp (geometrisch, Poisson, negatives Binomial) mit Zähldaten innerhalb des GLM-Frameworks zu verwenden (nur 3 der 8 GLM-Verteilungen werden für Zähldaten verwendet, obwohl die meisten davon verwendet...
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 5 Jahren migriert . Ich habe eine Frage zur Parameterinterpretation für eine GLM mit einer gamma-verteilten abhängigen Variablen. Dies ist, was R für mein GLM mit einem...
In ihrem Lehrbuch, Graphical Models, Exponential Families and Variational Inference , diskutieren M. Jordan und M. Wainwright die Verbindung zwischen Exponential Families und Markov Random Fields (ungerichtete graphische Modelle). Ich versuche, die Beziehung zwischen ihnen mit den folgenden Fragen...
Ich habe kürzlich begonnen, Regressionsmischmodelle im Bayes'schen Rahmen unter Verwendung eines MCMC-Algorithmus (Funktion MCMCglmm in R) anzupassen. Ich glaube, ich habe verstanden, wie man die Konvergenz des Schätzprozesses diagnostiziert (Kurve, Geweke-Plot, Autokorrelation, posteriore...
Ich versuche, verallgemeinerte lineare Modelle an einige Sätze von Zähldaten anzupassen, die möglicherweise überdispers sind oder nicht. Die beiden hier geltenden kanonischen Verteilungen sind das Poisson- und das Negative Binomial (Negbin) mit EV und Varianzμμ\mu VarP=μVarP=μVar_P = \mu...
Die Logik der Multiplen Imputation (MI) besteht darin, die fehlenden Werte nicht nur einmal, sondern mehrmals (typischerweise M = 5) zu unterstellen, was zu M vollständigen Datensätzen führt. Die M vervollständigten Datensätze werden dann mit Verfahren für vollständige Daten analysiert, bei denen...
Ich verwende R und habe meine Daten mit GLM mit Binomial Link analysiert. Ich möchte wissen, was die Bedeutung des Abschnitts in der Ausgabetabelle ist. Der Achsenabschnitt für eines meiner Modelle unterscheidet sich erheblich, die Variable jedoch nicht. Was bedeutet das? Was ist der Schnittpunkt?...
Gibt es eine (stärkere?) Alternative zur Arcsin-Quadratwurzel-Transformation für Prozent- / Proportionsdaten? In dem Datensatz, an dem ich gerade arbeite, bleibt eine ausgeprägte Heteroskedastizität bestehen, nachdem ich diese Transformation angewendet habe, dh die Darstellung der Residuen...
Wir haben viele gute Diskussionen über die perfekte Trennung in der logistischen Regression. So führte die logistische Regression in R zu einer perfekten Trennung (Hauck-Donner-Phänomen). Was jetzt? Das logistische Regressionsmodell konvergiert nicht . Ich persönlich glaube immer noch, dass es...
Ich habe einige Daten in [0,1], die ich mit einer Beta-Regression analysieren möchte. Natürlich muss etwas unternommen werden, um den 0,1-Werten Rechnung zu tragen. Ich mag es nicht, Daten an ein Modell anzupassen. Ich glaube auch nicht, dass eine Inflation von Null und 1 eine gute Idee ist, weil...
Ich verstehe, dass der Unterschied zwischen ihnen damit zusammenhängt, ob die Gruppierungsvariable im Modell als fester oder zufälliger Effekt geschätzt wird, aber mir ist nicht klar, warum sie nicht gleich sind (wenn sie nicht gleich sind). Ich bin speziell daran interessiert, wie dies bei der...
Ich habe mir die Modellierung gemischter Effekte mit dem lme4-Paket in R angesehen. Ich verwende hauptsächlich den lmerBefehl, also stelle ich meine Frage durch Code, der diese Syntax verwendet. Ich nehme an, eine allgemeine einfache Frage könnte sein, ob es in Ordnung ist, zwei Modelle zu...
Ich habe es mit einem Bayesian Hierarchical Linear Model zu tun , hier das Netzwerk, das es beschreibt. YYY für den täglichen Verkauf eines Produkts in einem Supermarkt (beobachtet). XXX ist eine bekannte Matrix von Regressoren, einschließlich Preisen, Werbeaktionen, Wochentagen, Wetter,...
Ist die Neugestaltung eines multivariaten linearen Regressionsmodells als multiple lineare Regression völlig gleichwertig? Ich beziehe mich nicht einfach laufen separate Regressionen.ttt Ich habe an einigen Stellen gelesen (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. Und Multivariate Old School -...