Eine Programmiersprache / Umgebung. Verwenden Sie dieses Tag für alle themenbezogenen Fragen, bei denen (a) MATLAB entweder als kritischer Teil der Frage oder als erwartete Antwort betrifft, und (b) nicht nur die Verwendung von MATLAB betrifft.
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 <- …
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist jedoch nicht möglich, eine der resultierenden Variablen an eine vorhandene Variable zu binden. Anregungen …
Ich versuche, Silhouette Plot zu verwenden, um die Anzahl der Cluster in meinem Datensatz zu bestimmen. Angesichts des Datensatzes Train habe ich den folgenden Matlab-Code verwendet Train_data = full(Train); Result = []; for num_of_cluster = 1:20 centroid = kmeans(Train_data,num_of_cluster,'distance','sqeuclid'); s = silhouette(Train_data,centroid,'sqeuclid'); Result = [ Result; num_of_cluster mean(s)]; end plot( …
Ich bin daran interessiert, das Ausmaß der Variabilität in 8 verschiedenen Stichproben (jeweils aus einer anderen Population) zu vergleichen. Mir ist bekannt, dass dies mit verschiedenen Methoden mit Verhältnisdaten durchgeführt werden kann: F-Test-Varianzgleichheit, Levene-Test usw. Meine Daten sind jedoch kreisförmig / gerichtet (dh Daten, die Periodizität aufweisen, wie z. B. …
Die kartesischen Koordinaten eines zufälligen Punktes seien st .x,yx,yx,y(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) Somit ist der Radius, , nicht gleichmäßig verteilt , wie angedeutet durch ‚s pdf .ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho Trotzdem würde ich erwarten, dass nahezu einheitlich ist, ohne Artefakte aufgrund der 4 Reste an den Rändern:θ=arctanyxθ=arctanyx\theta = …
Ich versuche, eine korrelierte Zufallsfolge mit dem Mittelwert = , der Varianz = und dem Korrelationskoeffizienten = zu erzeugen . Im folgenden Code verwende ich & als Standardabweichung und & als Mittel.0001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 …
Ich muss Zufallszahlen generieren, die der Normalverteilung innerhalb des Intervalls folgen . (Ich arbeite in R.)(a,b)(a,b)(a,b) Ich weiß, dass die Funktion rnorm(n,mean,sd)nach der Normalverteilung Zufallszahlen generiert, aber wie werden die Intervallgrenzen innerhalb dieser Funktion festgelegt? Gibt es dafür spezielle R-Funktionen?
Ich weiß, dass die SVM ein binärer Klassifikator ist. Ich würde es gerne auf SVM mit mehreren Klassen ausweiten. Welches ist der beste und vielleicht einfachste Weg, dies zu tun? Code: in MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, …
Welche Sprache eignet sich unter Matlab und Python für die allgemeine statistische Datenanalyse? Was sind die Vor- und Nachteile außer der Barrierefreiheit für jeden?
Ich habe gehört, dass unter der Nullhypothese die p-Wert-Verteilung gleichmäßig sein sollte. Simulationen von Binomialtests in MATLAB liefern jedoch sehr unterschiedliche Verteilungen mit einem Mittelwert von mehr als 0,5 (in diesem Fall 0,518): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j = …
Ich habe einen vollständigen Satz von Sequenzen (um genau zu sein 432 Beobachtungen) von 4 Zuständen : zA−DA−DA-D Y=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AA−⋮BC−⋮A⎞⎠⎟⎟⎟⎟Y=(ACDDBACBAACA−−⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABA)Y=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&- &-\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B & A\\ \end{array}\right) …
Ich versuche gerade, Werte einer dimensionalen Zufallsvariablen zu simulieren , die eine multivariate Normalverteilung mit dem mittleren Vektor und der Kovarianzmatrix .NNNXXXμ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^TSSS Ich hoffe, eine Prozedur zu verwenden, die der inversen CDF-Methode ähnelt, was bedeutet, dass ich zuerst eine dimensionale einheitliche Zufallsvariable generieren und diese dann in die …
Kennt jemand einen gut geschriebenen Code (in Matlab oder R) für MCMC mit umkehrbarem Sprung? Vorzugsweise eine einfache Demo-Anwendung, um Artikel zu diesem Thema zu ergänzen, die für das Verständnis des Prozesses hilfreich wäre.
Ich begann Monte Carlo in R als Hobby zu machen, aber irgendwann riet mir ein Finanzanalyst, nach Matlab zu migrieren. Ich bin ein erfahrener Softwareentwickler. aber ein Monte Carlo Anfänger. Ich möchte statische Modelle mit Sensitivitätsanalyse konstruieren, später dynamische Modelle. Benötige gute Bibliotheken / Algorithmen, die mich leiten. Mir scheint, …
Kann mich jemand auf eine k-means-Implementierung hinweisen (besser in matlab), die die Distanzmatrix als Eingabe verwenden kann? Die Standard-Matlab-Implementierung benötigt die Beobachtungsmatrix als Eingabe und es ist nicht möglich, das Ähnlichkeitsmaß benutzerdefiniert zu ändern.
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