Вопросы с тегом «marginal»

Я пытаюсь расширить свои знания в области статистики. Я родом из области физических наук с «основанным на рецептах» подходом к статистическому тестированию, где мы говорим, является ли оно непрерывным, нормально ли оно распределено - регрессия OLS . В моем чтении я встретил термины: модель случайных эффектов, модель с фиксированными эффектами, …

49 random-effects-model  fixed-effects-model  marginal 

В течение некоторого времени я искал хорошее вводное чтение по Copulas для моего семинара. Я нахожу много материалов, которые говорят о теоретических аспектах, и это хорошо, но прежде чем перейти к ним, я стремлюсь построить хорошее интуитивное понимание по этой теме. Может ли кто-нибудь предложить какие-нибудь хорошие статьи, которые обеспечат …

25 correlation  references  marginal  copula 

Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я выполнил тест отношения правдоподобия этой модели по сравнению с моделью без фиксированного эффекта (условия) и получил значительную разницу. В …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Пусть - совместное распределение двух категориальных переменных с . Скажем, из этого распределения было взято выборок, но нам даны только предельные значения, а именно для : X , Y x , y ∈ { 1 , … , K } n j = 1 , … , Kпх , уpx,yp_{x,y}Икс, …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

Кто-нибудь имеет представление о том, почему условную корреляцию между двумя переменными называют «частичной» корреляцией, а простую корреляцию между ними (то есть, если она не обусловлена ​​какой-либо другой переменной) называют «предельной» корреляцией? Что такое интуиция за словами «частичный» и «маргинальный»? Что они делают с «частями» или «полями»? Было бы хорошо узнать …

12 correlation  terminology  marginal  partial-correlation 

Я хочу сделать выборку из одномерной плотности но я знаю только соотношение:еИксеИксf_X еИкс( х ) = ∫еИкс| Y( х | у) fY( у) гY,еИкс(Икс)знак равно∫еИкс|Y(Икс|Y)еY(Y)dY,f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. Я хочу избежать использования MCMC (непосредственно на интегральном представлении) и, так как и f Y ( y ) легко …

12 sampling  conditional-probability  monte-carlo  marginal 

Одна из проблем в моем учебнике состоит в следующем. Двумерный стохастический непрерывный вектор имеет следующую функцию плотности: еИкс, Y( х , у) = { 15 х у20если 0 <x <1 и 0 <y <xв противном случаеfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} 15xy^2 …

10 self-study  random-variable  marginal  joint-distribution 

Байесовский фактор определяется в байесовском тестировании гипотезы и выборе байесовской модели соотношением двух предельных правдоподобий: с учетом выборки iid и соответствующих плотностей выборки и , с соответствующими приорами и , для сравнения двух моделей используется байесовский фактор: книга Я в настоящее время рассматривает имеет странное утверждение , что выше Байеса …

9 bayes  marginal  sequential-analysis  bayes-factors 

Я пытаюсь вычислить предельную вероятность для статистической модели методами Монте-Карло: е( х ) = ∫е( x ∣ θ ) π( θ )dθе(Икс)знак равно∫е(Икс|θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta Вероятность того, что она хорошо себя ведет - гладкая, вогнутая - но объемная. Я пробовал значительную выборку, но результаты оказались неубедительными и …

9 monte-carlo  likelihood  marginal 

Как видно из названия, я ищу предельные плотностиf(x,y)=c1−x2−y2−−−−−−−−−√,x2+y2≤1.f(x,y)=c1−x2−y2,x2+y2≤1.f (x,y) = c \sqrt{1 - x^2 - y^2}, x^2 + y^2 \leq 1. До сих пор я нашел чтобы быть . Я понял это путем преобразования в полярные координаты и интегрирования через , поэтому я застрял в части предельных плотностей. Я знаю, …

9 self-study  marginal  multivariable