Wir haben das Schwerkraftmodell in der R- und Stata-Software berechnet. Für Berechnungen haben wir das Standardpaket glmmin R (mit Parameter family = quasipoisson) und ppmlin Stata verwendet. Rufen Sie das Berechnungsverfahren in R auf: summary(glmm<-glm(formula=exports ~ ln_GDPimporter +...
Ich habe eine gewisse kognitive Dissonanz darüber, was "linear in den Parametern" bedeutet. Zum Beispiel hier und hier . Zum Beispiel ist mein Verständnis ist in den Parametern nicht linear, da zwei Parametervariablen miteinander multipliziert sind (nämlich ).yich=β0+β1β2x1+ exp(β3) (x2)2+...
Angenommen, ich habe eine Website mit stündlichem Basisverkehr. Ich schalte auch zeitweise Fernsehwerbung, was meinen Webverkehr steigert. Ich möchte feststellen, welchen Einfluss meine Fernsehwerbung auf die Steigerung des Webverkehrs hat. Wenn ich ein ARMAX-Modell mit stündlichen...
Ich versuche, ein Überlebensmodell mit dem Weibull-Ansatz zu erstellen, aber die Falte ist, dass ich zeitlich variierende Kovariaten habe. Ich verwende das Überlebenspaket in R. Mein Anruf lautet: output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata,...
Ich frage mich, wie ich Daten und Vertrauensellipsen um einen bivariaten Median berechnen kann. Zum Beispiel kann ich leicht eine Datenellipse oder eine Konfidenzellipse für den bivariaten Mittelwert der folgenden Daten berechnen (hier nur eine Datenellipse). library("car") set.seed(1) df <-...
Angenommen, ich habe eine Zeitreihe , die ich mit einem ARIMA (1,1,0) -Modell des Formulars anpassen möchte:xtxt x_t Δxt=αΔxt−1+wtΔxt=αΔxt−1+wt \Delta x_t = \alpha \Delta x_{t-1} + w_t Dies könnte wie folgt umgeschrieben werden: xt−xt−1=α(xt−1−xt−2)+wtxt−xt−1=α(xt−1−xt−2)+wt x_t -...
Ich implementiere eine Vanille-Variationsmischung aus multivariaten Gaußschen gemäß Kapitel 10 von Mustererkennung und maschinelles Lernen (Bishop, 2007). Der Bayes'sche Ansatz erfordert die Angabe von (Hyper-) Parametern für den Gauß'schen inversen Wishart vor: α0α0\alpha_0...
Bei Verwendung des Befehls drop1 in R für die Modellbildung muss die Variable mit dem niedrigsten AIC-Wert gelöscht werden. Was könnte der Grund dafür sein? Ich weiß, dass AIC über Informationsverlust spricht und ein niedrigerer AIC-Wert besser ist, aber das Löschen einer Variablen mit niedrigem...
Bei einem CFA in Lavaanmusste ich die Kovarianzmatrix als Eingabe verwenden, da ich einige Fehler mit den Originaldaten bekam, z. B. negative Varianzen. Normalerweise hätte ich Faktorwerte mit der predict()Funktion vorhergesagt , lavPredictfunktioniert genauso, aber jetzt, wo ich die...
Ich arbeite an einem Problem, bei dem ich mehrere Paare derzeit lebender Männer habe i, von denen jedes vor niGenerationen einen vermuteten väterlichen Vorfahren hat (basierend auf genealogischen Beweisen) und bei denen ich Informationen darüber habe, ob es eine Nichtübereinstimmung in ihrem...
Um herauszufinden, wie die LASSORegression funktioniert, habe ich einen kleinen Code geschrieben, der die LASSORegression durch Auswahl des besten Alpha-Parameters optimieren soll . Ich kann nicht herausfinden, warum die LASSORegression nach der Kreuzvalidierung so instabile Ergebnisse für den...
Partikelnäherungen an Wahrscheinlichkeitsdichten werden häufig als gewichtete Summe von Dirac-Funktionen eingeführt p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x) \approx \sum_{i=1}^N \omega^i \delta(x-x^i) mit den Gewichten ωi∝p(xi)q(xi)ωi∝p(xi)q(xi)\omega^i \propto \frac{p(x^i)}{q(x^i)} normalisiert,...
Ich führe eine logistische Regression durch. Ich habe die folgenden Testdaten erstellt (die beiden Prädiktoren und das Kriterium sind binäre Variablen): UV1 UV2 AV 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 4 1 1 1 5 1 1 1 6 1 1 1 7 1 1 1 8 0 0 1 9 0 0 1 10 0 0 1 11 1 1 0 12 1 1 0 13 1 0 0 14 1 0 0 15 1 0 0 16 1 0...
Ich versuche, den Pearson-Korrelationskoeffizienten gemäß dieser Formel über einen großen Datensatz zu berechnen : Meistens liegen meine Werte zwischen -1 und 1, aber manchmal bekomme ich seltsame Zahlen wie: 1.0000000002 -3 Und so weiter. Ist es möglich, seltsame Daten zu haben, die dazu...
Angenommen, Sie haben eine diskrete Zufallsvariable XXX mit Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion p(x)=P(X=x)p(x)=P(X=x)p(x) = P(X=x) auf die Unterstützung 0,…,n0,…,n0,\ldots,n. Welche Funktionq(x)≥0q(x)≥0q(x)\ge 0 so dass ∑nx=0q(x)=1∑x=0nq(x)=1\sum_{x=0}^n q(x) = 1 maximiert...
Ich erhalte den Fehler "Neue Faktoren, die in den Trainingsdaten nicht vorhanden sind". Aber ich habe die Ebenen und Klassen für jede Spalte in der Entwicklung sowie die Testdaten überprüft und sie sind gleich. Eine plausible
Ich verwende das Causal Impact-Paket in R, um auf den kausalen Effekt einer Intervention in einige Daten zu schließen, die stark korreliert und saisonal sind. Insbesondere habe ich 17 Tage stündliche Daten erhalten, wobei die Intervention am Ende von Tag 13 erfolgt. Ich habe zwei...
Ich habe zwei Proben. Wenn man ihre Dichte betrachtet, erscheint eine symmetrisch und die andere aus einer rechtsseitigen Verteilung. Ich möchte testen, dass die beiden nicht die gleiche Schiefe haben (wobei Fragen der selektiven Folgerung hier ignoriert werden). Mein Plan ist es, ein...
Vergleichen wir also zwei Normalverteilungen Do this x times: runs <- 100000 a.samples <- rnorm(runs, mean = 5) b.samples <- rbeta(runs, mean = 0) mc.p.value <- sum(a.samples > b.samples)/runs Die mc.p.-Werte, die unter unser Alpha (0,05) geteilt durch x fallen, würden dann die...
Betrachten Sie einen Trainingsdatensatz , ein durch parametrisiertes Wahrscheinlichkeitsmodell und ein vorheriges P (\ theta) . Für einen neuen Datenpunkt x ^ * können wir P (x ^ *) berechnen mit:XXXθθ\thetaP(θ)P(θ)P(\theta)x∗x∗x^*P(x∗)P(x∗)P(x^*) ein vollständig bayesianischer Ansatz: die...