Als «mixture» getaggte Fragen

Eine Mischungsverteilung ist eine, die als konvexe Kombination anderer Verteilungen geschrieben wird. Verwenden Sie das Tag "zusammengesetzte Verteilungen" für "Verkettungen" von Verteilungen (wobei ein Parameter einer Verteilung selbst eine Zufallsvariable ist).

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Was ist die Varianz der gewichteten Mischung aus zwei Gaußschen?
ich habe zwei Normalverteilungen A und B mit den Bedeutungen und und den Varianzen und . Ich möchte eine gewichtete Mischung dieser beiden Verteilungen mit den Gewichten und wobei und . Ich weiß, dass der Mittelwert dieser Mischung .μAμA\mu_AμBμB\mu_BσAσA\sigma_AσBσB\sigma_Bpppqqq0≤p≤10≤p≤10\le p \le 1q=1−pq=1−pq = 1-pμAB=(p×μA)+(q×μB)μAB=(p×μA)+(q×μB)\mu_{AB} = (p\times\mu_A) + (q\times\mu_B) Was wäre …
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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Warum ist die Summe zweier Zufallsvariablen eine Faltung?
Für lange Zeit habe ich nicht verstanden , warum die „Summe“ von zwei Zufallsvariablen ist ihre Faltung , während eine Mischung Dichtefunktion Summe von und istf(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); die arithmetische Summe und nicht ihre Faltung. Der genaue Ausdruck "die Summe von zwei Zufallsvariablen" erscheint in Google 146.000 mal und ist wie folgt …
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Student t als Mischung aus Gauß
Unter Verwendung der studentischen t-Verteilung mit k>0k>0k > 0 Freiheitsgraden haben der Ortsparameter lll und der Skalenparameter sss eine Dichte Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(k+12)Γ(k2kπs2){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,\frac{\Gamma \left(\frac{k+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{k}{2}\sqrt{k \pi s^2}\right)} \left\{ 1 + k^{-1}\left( \frac{x-l}{s}\right)\right\}^{-(k+1)/2}, wie man zeigt, dass die Student- Verteilung als eine Mischung von Gauß-Verteilungen geschrieben werden kann, indem man X ∼ N ( …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Gibt es eine Standardmethode zur Behandlung des Problems des Etikettenwechsels bei der MCMC-Schätzung von Gemischmodellen?
Das Umschalten von Markierungen (dh die posteriore Verteilung ist gegenüber dem Umschalten von Komponentenkennzeichnungen invariant) ist ein problematisches Problem, wenn MCMC zum Schätzen von Mischungsmodellen verwendet wird. Gibt es eine Standardmethode (wie allgemein anerkannt), um mit dem Problem umzugehen? Wenn es keinen Standardansatz gibt, welche Vor- und Nachteile haben dann …
15 bayesian  mcmc  mixture 
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Caret glmnet vs cv.glmnet
Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …
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Warum ist das Problem der Unordnung bei großen Stichproben nicht zu lösen?
Angenommen, wir haben eine Menge von Punkten y={y1,y2,…,yN}y={y1,y2,…,yN}\mathbf{y} = \{y_1, y_2, \ldots, y_N \} . Jeder Punkt wird unter Verwendung der Verteilung p ( y i | x ) = 1 erzeugtyiyiy_ip(yi|x)=12N(x,1)+12N(0,10).p(yi|x)=12N(x,1)+12N(0,10). p(y_i| x) = \frac12 \mathcal{N}(x, 1) + \frac12 \mathcal{N}(0, 10). Um posterior fürxxx, schreiben wir p(x|y)∝p(y|x)p(x)=p(x)∏i=1Np(yi|x).p(x|y)∝p(y|x)p(x)=p(x)∏i=1Np(yi|x). p(x| \mathbf{y}) …
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Grenzwahrscheinlichkeit aus der Gibbs-Ausgabe
Ich reproduziere die Ergebnisse in Abschnitt 4.2.1 von Grund auf Grenzwahrscheinlichkeit aus der Gibbs-Ausgabe Siddhartha Chib Journal of the American Statistical Association, Bd. 90, Nr. 432 (Dez. 1995), S. 1313-1321. Es ist eine Mischung aus Normalmodellen mit einer bekannten Anzahl von Komponenten. k ≥ 1k≥1k\geq 1f( x ≤ w , …
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Wie groß ist der Abstand zwischen einer endlichen Gaußschen Mischung und einer Gaußschen?
Angenommen, ich habe eine Mischung aus endlich vielen Gaußschen mit bekannten Gewichten, Mittelwerten und Standardabweichungen. Die Mittel sind nicht gleich. Der Mittelwert und die Standardabweichung des Gemisches können natürlich berechnet werden, da die Momente gewichtete Mittelwerte der Momente der Komponenten sind. Die Mischung ist keine Normalverteilung, aber wie weit ist …
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