Als «graphical-model» getaggte Fragen

Wird auch als probabilistisches grafisches Modell bezeichnet und wird für statistische Modelle verwendet, die über kausale oder nicht kausale Diagramme ausgedrückt werden. (Nb, "Graph" wie in der Graphentheorie, * nicht * wie in Abbildung oder Diagramm).

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
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Interpretation des Diagramms Residuen vs. angepasste Werte zur Überprüfung der Annahmen eines linearen Modells
Betrachten Sie die folgende Abbildung aus Faraways linearen Modellen mit R (2005, S. 59). Das erste Diagramm scheint darauf hinzudeuten, dass die Residuen und die angepassten Werte nicht korreliert sind, da sie in einem homoskedastischen linearen Modell mit normalverteilten Fehlern vorliegen sollten. Daher legen die zweite und dritte Kurve, die …
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Wo ist die Graphentheorie in grafischen Modellen?
Einführungen in grafische Modelle beschreiben sie als "... eine Verbindung zwischen Graphentheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie". Ich verstehe den Teil der Wahrscheinlichkeitstheorie, habe aber Probleme zu verstehen, wo genau die Graphentheorie hineinpasst. Welche Erkenntnisse aus der Graphentheorie haben dazu beigetragen, unser Verständnis der Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Entscheidungsfindung unter Ungewissheit zu vertiefen? Ich …
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Wann sind Markov-Zufallsfelder Exponentialfamilien?
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 besser zu verstehen: Sind alle MRFs Mitglieder der Exponentialfamilien? Können alle …
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Parameter ohne definierte Prioritäten in Stan
Ich habe gerade angefangen zu lernen, wie man mit Stan und rstan. Es sei denn, ich war immer verwirrt über die Funktionsweise von JAGS / BUGS, ich dachte, Sie müssten immer eine vorherige Verteilung für jeden Parameter im Modell definieren, aus dem gezogen werden soll. Es scheint, dass Sie dies …
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Mathematische Modellierung neuronaler Netze als grafische Modelle
Ich habe Mühe, die mathematische Verbindung zwischen einem neuronalen Netzwerk und einem grafischen Modell herzustellen. In grafischen Modellen ist die Idee einfach: Die Wahrscheinlichkeitsverteilung wird gemäß den Cliquen in der Grafik faktorisiert, wobei die Potentiale normalerweise aus der Exponentialfamilie stammen. Gibt es eine äquivalente Begründung für ein neuronales Netzwerk? Kann …
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Sind grafische Modelle und Boltzmann-Maschinen mathematisch miteinander verbunden?
Während ich im Physikunterricht tatsächlich einige Programmierungen mit Boltzmann-Maschinen durchgeführt habe, bin ich mit deren theoretischer Charakterisierung nicht vertraut. Im Gegensatz dazu kenne ich eine bescheidene Menge über die Theorie der grafischen Modelle (über die ersten Kapitel von Lauritzens Buch Graphical Models ). Frage: Gibt es eine sinnvolle Beziehung zwischen …
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