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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Python-Pakete für die Arbeit mit Gaußschen Mischungsmodellen (GMMs)
Für die Arbeit mit GMMs (Gaussian Mixture Models) in Python stehen anscheinend mehrere Optionen zur Verfügung. Auf den ersten Blick gibt es zumindest: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Tools zur Gemischmodellierung PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ ist Teil der Scipy-Toolbox und scheint sich auf das GMM- Update zu konzentrieren: Jetzt bekannt als sklearn.mixture . …
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Richtige Verwendung und Interpretation von Gammamodellen ohne Inflation
Hintergrund: Ich bin ein Biostatistiker, der derzeit mit einem Datensatz zellulärer Expressionsraten ringt. Die Studie setzte eine Vielzahl von Zellen, die in Gruppen von verschiedenen Spendern gesammelt wurden, bestimmten Peptiden aus. Zellen exprimieren entweder bestimmte Biomarker als Reaktion oder sie tun dies nicht. Die Rücklaufquoten werden dann für jede Spendergruppe …
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Maximum-Likelihood-Funktion für die Verteilung gemischter Typen
Im Allgemeinen maximieren wir eine Funktion L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ)L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ) L(\theta; x_1, \ldots, x_n) = \prod_{i=1}^n f(x_i \mid \theta) Dabei ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, wenn die zugrunde liegende Verteilung kontinuierlich ist, und eine Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion (mit Summation anstelle des Produkts), wenn die Verteilung diskret ist.fff Wie spezifizieren wir die Wahrscheinlichkeitsfunktion, wenn die zugrunde liegende Verteilung …
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Genaue Probenahme aus ungeeigneten Gemischen
Angenommen, ich möchte aus einer kontinuierlichen Verteilung . Wenn ich einen Ausdruck von in der Form habepp(x)p(x)p(x)ppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) wobei und f_i Verteilungen sind, aus denen leicht abgetastet werden kann, dann kann ich leicht Abtastwerte aus p erzeugen durch:ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1fifif_ippp Abtasten eines Labels …
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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …
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Long-Tailed-Verteilung von Zeitereignissen
Angenommen, Sie haben die Protokolle eines Webservers. In diesen Protokollen haben Sie Tupel dieser Art: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Diese Zeitstempel repräsentieren zB die Klicks der Benutzer. user1Besuchen Sie die Site jetzt mehrmals (Sitzungen) im Laufe des Monats, und Sie erhalten während jeder …
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Simulieren Sie aus einer Normalverteilung einer abgeschnittenen Mischung
Ich möchte eine Probe aus einer Mischungsnormalverteilung so simulieren, dass p×N(μ1,σ21)+(1−p)×N(μ2,σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) ist auf das Intervall anstelle von . Dies bedeutet, dass ich eine abgeschnittene Mischung von Normalverteilungen simulieren möchte.R.[0,1][0,1][0,1]RR\mathbb{R} Ich weiß, dass es einen Algorithmus gibt, um eine abgeschnittene Normalität (dh aus dieser Frage ) und ein entsprechendes …
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Was ist "Mischung" in einem Gaußschen Mischungsmodell?
Wir untersuchen häufig das Gaußsche Mischungsmodell als nützliches Modell für maschinelles Lernen und seine Anwendungen. Welche physikalische Bedeutung hat diese " Mischung "? Wird es verwendet, weil ein Gaußsches Mischungsmodell die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl von Zufallsvariablen modelliert, von denen jede ihren eigenen Mittelwert hat? Wenn nicht, wie lautet dann die …
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Vorhersagen von Zustandswahrscheinlichkeiten oder Zuständen für neue Daten mit dem DepmixS4-Paket für Hidden Markov-Modelle
Es scheint, als könnte ich die Parameter gut lernen und die hinteren Wahrscheinlichkeiten für die Trainingsdaten finden, aber ich habe keine Ahnung, wie ich neue Vorhersagen für neue Daten treffen kann. Das Problem liegt insbesondere in den Übergangswahrscheinlichkeiten, die sich bei Kovariaten ändern. Daher ist es nicht trivial, Code zu …
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Beispiel für die Berechnung der Erwartung eines diskreten Wohnmobils mit dem Riemann-Stieltjes-Integral?
Die Riemann-Stieltjes-Integralschreibweise wird in Erwartungsausdrücken in einigen Wahrscheinlichkeitstexten verwendet. Grundsätzlich erscheint dF (x) im Integral und nicht f (x) dx im Integral, da die CDF F (x) für eine diskrete Verteilung möglicherweise nicht differenzierbar ist. Die Motivation, die ich dafür gehört habe, besteht normalerweise darin, eine einheitliche Definition der Erwartung …
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