Ich möchte die Steigungen für jedes Individuum in einem Mischeffektmodell extrahieren, wie im folgenden Absatz erläutert Modelle mit gemischten Effekten wurden verwendet, um einzelne Änderungspfade in den kognitiven Übersichtsmaßen zu charakterisieren, einschließlich Begriffen für Alter, Geschlecht...
Ich habe ein logistisches Regressionsmodell entwickelt, das auf retrospektiven Daten aus einer nationalen Traumadatenbank für Kopfverletzungen in Großbritannien basiert. Das Hauptergebnis ist die 30-Tage-Mortalität (als "Überlebensmaß" bezeichnet). Andere Maßnahmen mit veröffentlichten Hinweisen...
Angenommen, ich habe die folgenden vier dimensionalen Daten, wobei die ersten drei als Koordinaten und die letzte als Werte betrachtet werden können. c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 Wie lässt sich der Effekt der ersten drei Koordinaten auf den letzten Wert besser...
Wie lese ich die Ergebnisse von Dunns Test ? Was sagen mir speziell die Werte in der folgenden Tabelle? Ich habe nicht parametrische Daten in 4 Gruppen und habe zuerst einen Kruskal-Wallis-Test durchgeführt, um zu bestätigen, dass die Verteilungen der Gruppen voneinander und vom aggregierten...
Wenn die Präzision Matrix infering ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} einer Normalverteilung verwendet , zu erzeugen D-dimensionalen Vektoren wir normalerweise einen Wishart vor da die Wishart-Verteilung das Konjugat vor der Präzision einer Multivariate ist Normalverteilung mit bekanntem Mittelwert und...
TL; DR: Die lme4Optimierung scheint standardmäßig in Bezug auf die Anzahl der Modellparameter linear zu sein und ist viel langsamer als ein äquivalentes glmModell mit Dummy-Variablen für Gruppen. Kann ich irgendetwas tun, um es zu beschleunigen? Ich versuche, ein ziemlich großes hierarchisches...
Nehmen wir an, wir haben einen Zufallsvektor , der aus einer Verteilung mit der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion f → X ( → x ) gezogen wird . Wenn wir es linear durch eine n × n- Matrix A mit vollem Rang transformieren , um → Y = A → X zu erhalten , ist die Dichte von → Y gegeben durch f → Y ( → y...
Ich habe mir gerade eine nette (nicht unbedingt gute) Methode ausgedacht, um eindimensionale Dichteschätzungen zu erstellen, und meine Frage lautet: Hat diese Dichteschätzmethode einen Namen? Wenn nicht, handelt es sich um einen Sonderfall einer anderen Methode in der Literatur? Hier ist die...
Ich betrachte einen großen (aber begrenzten) Raum von Modellen unterschiedlicher Komplexität, die ich mit RJMCMC erforsche . Das Voranstellen des Parametervektors für jedes Modell ist ziemlich informativ. In welchen Fällen (wenn überhaupt) sollte ich mir Sorgen machen, dass das...
Ich überarbeite ein Papier zur Bestäubung, in dem die Daten binomial verteilt sind (Obst reift oder nicht). Also habe ich glmermit einem zufälligen Effekt (einzelne Pflanze) und einem festen Effekt (Behandlung) gearbeitet. Ein Gutachter möchte wissen, ob die Pflanze einen Einfluss auf den...
Gibt es neben der Benutzerfreundlichkeit eine erkenntnistheoretische Rechtfertigung (mathematisch, philosophisch, heuristisch usw.) für die Verwendung von konjugierten Prioren? Oder ist es meist nur so, dass es normalerweise eine gute Annäherung ist und die Dinge viel einfacher
Ich versuche, die Hyperparameter des von mir implementierten Gaußschen Prozessregressionsalgorithmus abzustimmen. Ich möchte einfach die logarithmische Grenzwahrscheinlichkeit maximieren, die durch die Formel wobeiKdie Kovarianzmatrix mit den ElementenKij=k(xi,xj)=b-1exp(- istLog( y | X., Θ ) = -...
Ich würde gerne wissen, wie man negative Werte umwandelt Log(), da ich heteroskedastische Daten habe. Ich habe gelesen, dass es mit der Formel funktioniert, Log(x+1)aber dies funktioniert nicht mit meiner Datenbank und ich erhalte weiterhin NaNs als Ergebnis. Ich erhalte zB die folgende Warnmeldung...
Ich lese über frühere Verteilungen und habe Jeffreys zuvor für eine Stichprobe normalverteilter Zufallsvariablen mit unbekanntem Mittelwert und unbekannter Varianz berechnet. Nach meinen Berechnungen gilt für Jeffreys Prior Folgendes:
Ich verstehe die Gründe für die Spaltennormalisierung, da dadurch Merkmale gleich gewichtet werden, auch wenn sie nicht auf derselben Skala gemessen werden. In der Literatur zum nächsten Nachbarn werden jedoch häufig sowohl Spalten als auch Zeilen normalisiert. Was ist die Zeilennormalisierung für...
Bei der Modellierung von Anspruchszählungsdaten in einer Versicherungsumgebung begann ich mit Poisson, bemerkte dann aber eine Überdispersion. Ein Quasi-Poisson-Modell modellierte die größere Mittelwert-Varianz-Beziehung besser als das Basis-Poisson-Modell, aber ich bemerkte, dass die Koeffizienten...
Ich lerne die lineare Regression mithilfe der Einführung in die lineare Regressionsanalyse von Montgomery, Peck und Vining . Ich möchte ein Datenanalyseprojekt auswählen. Ich habe den naiven Gedanken, dass eine lineare Regression nur dann geeignet ist, wenn man vermutet, dass es lineare funktionale...
Ich versuche, den Prozess zum Trainieren einer linearen Unterstützungsvektormaschine zu verstehen . Mir ist klar, dass die Eigenschaften von SMVs es ermöglichen, sie viel schneller zu optimieren als mit einem quadratischen Programmierlöser, aber zu Lernzwecken würde ich gerne sehen, wie dies...
Ich versuche, ein einfaches Potenzgesetzmodell an einen Datensatz anzupassen, der wie folgt lautet: mydf:: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 Das Ziel ist es, die Stromleitung durchzuleiten und damit revWerte für zukünftige Wochen vorherzusagen . Eine Reihe von...
Ich bin ziemlich neu in R. Ich habe versucht, mich über Zeitreihenanalysen zu informieren und bin bereits fertig Shumway und Stoffers Zeitreihenanalyse und ihre Anwendungen 3. Auflage , Hyndmans exzellente Prognose: Prinzipien und Praxis Avril Coghlan verwendet R für die Zeitreihenanalyse A. Ian...