In der (unbeaufsichtigten) Textmodellierung ist Latent Dirichlet Allocation (LDA) eine Bayes-Version der probabilistischen latenten semantischen Analyse (PLSA). Im Wesentlichen hat LDA = PLSA + Dirichlet Vorrang vor seinen Parametern. Nach meinem Verständnis ist LDA jetzt der Referenzalgorithmus...
Das SPSS t-Test-Verfahren meldet 2 Analysen, wenn 2 unabhängige Mittelwerte verglichen werden, eine Analyse mit angenommenen gleichen Abweichungen und eine mit nicht angenommenen gleichen Abweichungen. Die Freiheitsgrade (df) bei Annahme gleicher Varianzen sind immer ganzzahlige Werte (und gleich...
Ich habe mich auf diese Videovorlesung bezogen, um das Konfidenzintervall zu berechnen . Ich habe jedoch einige Verwirrung. Dieser Typ verwendet Statistiken für die Berechnung. Ich denke jedoch, es hätte eine t- Statistik sein sollen. Wir geben nicht die wahre Standardabweichung der Population an....
Ich schreibe über die Verwendung einer "gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung" für ein Publikum, das mit größerer Wahrscheinlichkeit die "multivariate Verteilung" verstehen würde, und überlege daher, die spätere zu verwenden. Dabei möchte ich aber nicht den Sinn verlieren. Wikipedia scheint...
Es ist einfach, eine Zufallsvariable mit Dirichlet-Verteilung unter Verwendung von Gamma-Variablen mit demselben Skalenparameter zu erzeugen. Wenn: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Dann: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)...
Ich bin mir der Tatsache bewusst, dass Gosset die t- Distribution erfunden hat, aber wie lautet die Etymologie von "t"? Wie ist "t" in t- test und t- distribution
Angenommen, ich habe eine gemeinsame Momenterzeugungsfunktion für eine gemeinsame Verteilung mit CDF . Ist eine notwendige und ausreichende Bedingung für die Unabhängigkeit von und ? Ich habe ein paar Lehrbücher durchgesehen, in denen nur die Notwendigkeit erwähnt wurde:F X , Y ( x , y ) M X , Y (...
Ich studiere die t-Verteilung von Studenten und begann mich zu fragen, wie man die t-Verteilungsdichtefunktion ableiten könnte (aus Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) =...
Sei px,ypx,yp_{x,y} eine gemeinsame Verteilung zweier kategorialer Variablen X,YX,YX,Y mit x,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Angenommen, es wurden nnn Stichproben aus dieser Verteilung gezogen, aber wir erhalten nur die Grenzwerte, nämlich für j=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K...
Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade...
Ich habe eine Frage zur Dirichlet-Posterior-Verteilung. Gegeben es bekannt , eine Multinomial - Likelihood - Funktion , dass der posteriore ist , wobei N i die Anzahl der Male , die wir gesehen haben , i t h Beobachtung.D i r ( αich+ N.ich)D.ichr(αich+N.ich)Dir({\alpha_i +
In dem Wikipedia-Artikel über Laplace-Glättung (oder additive Glättung) heißt es aus Bayes-Sicht: Dies entspricht dem erwarteten Wert der posterioren Verteilung unter Verwendung einer symmetrischen Dirichlet-Verteilung mit dem Parameter als Prior.αα\alpha Ich bin verwirrt darüber, wie das...
Diese Frage ist inspiriert von Martijns Antwort hier . Angenommen, wir passen ein GLM für eine Ein-Parameter-Familie wie ein Binomial- oder Poisson-Modell an und es handelt sich um ein Verfahren mit voller Wahrscheinlichkeit (im Gegensatz zu beispielsweise Quasipoisson). Dann ist die Varianz eine...
Eines der Probleme in meinem Lehrbuch ist wie folgt. Ein zweidimensionaler stochastischer kontinuierlicher Vektor hat die folgende Dichtefunktion: fX., Y.( x , y) = { 15 x y20wenn 0 <x <1 und 0 <y <xAndernfallsfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise...
Ich werde versuchen, das vorliegende Problem so allgemein wie möglich zu beschreiben. Ich modelliere Beobachtungen als kategoriale Verteilung mit einem Parameterwahrscheinlichkeitsvektor Theta. Dann nehme ich an, dass der Parametervektor Theta einer Dirichlet-Vorverteilung mit den Parametern folgt...
Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation}...
In den Artikeln AlphaGo Zero und AlphaZero von DeepMind beschreiben sie das Hinzufügen von Dirichlet- Rauschen zu den vorherigen Wahrscheinlichkeiten von Aktionen vom Wurzelknoten (Board-Status) in der Monte-Carlo-Baumsuche: Weitere Explorations wird erreicht durch Zugabe von Dirichlet Rauschen zu...
In meinen Vorlesungsunterlagen heißt es: Die T-Verteilung sieht normal aus, allerdings mit etwas schwereren Schwänzen. Ich verstehe, warum es normal aussehen würde (aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes). Es fällt mir jedoch schwer zu verstehen, wie ich mathematisch beweisen kann, dass es...
Sei eine beliebige Verteilung mit definiertem Mittelwert und Standardabweichung . Der zentrale Grenzwertsatz besagt, dass in der Verteilung zu einer Standardnormalverteilung konvergiert. Wenn wir durch die Stichprobenstandardabweichung ersetzen , gibt es einen Satz, der besagt, dass in der...
Was ist der Median der nicht zentralen t-Verteilung mit dem Nicht-Zentralitätsparameter ? Dies kann eine hoffnungslose Frage sein, da die CDF als unendliche Summe ausgedrückt zu sein scheint und ich keine Informationen über die inverse CDF-Funktion finden kann.δ≠ 0δ≠0\delta \ne...