Вопросы с тегом «markov-process»

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Я сгруппировал свой набор данных из нескольких тысяч цепей Маркова первого порядка примерно в 10 кластеров. Есть ли какой-нибудь рекомендуемый способ, как я могу оценить эти кластеры и выяснить, какие элементы в кластерах совместно используются и как они отличаются от других кластеров? Таким образом, я могу сделать заявление типа «Процессы …

10 data-visualization  clustering  markov-process 

В январе у Interviewstreet появился второй CodeSprint, в который вошел вопрос, приведенный ниже. Программный ответ опубликован, но не содержит статистического объяснения. (Вы можете увидеть оригинальную проблему и помещаемые решение, зарегистрировавшись на сайт Interviewstreet с кредиткой Google , а затем идти к проблеме монет ворочаются с этой страницы .) Монеты У …

10 probability  stochastic-processes  markov-process 

Может кто-нибудь уточнить, как скрытые марковские модели связаны с максимизацией ожиданий? Я перебрал много ссылок, но не смог получить четкое представление. Спасибо!

10 markov-process  expectation-maximization  hidden-markov-model 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Центральная предельная теорема (CLT) утверждает, что для X1,X2,…Икс1,Икс2,...X_1,X_2,\dots независимы и одинаково распределены (iid) с E[Xi]=0Е[Икся]знак равно0\E[X_i]=0 и Var(Xi)&lt;∞Var⁡(Икся)&lt;∞\operatorname{ Var} (X_i)<\infty , сумма сходится к нормальному распределению при n→∞N→∞n\to\infty : ∑i=1nXi→N(0,n−−√).Σязнак равно1NИкся→N(0,N), \sum_{i=1}^n X_i \to N\left(0, \sqrt{n}\right). Предположим вместо этого, что X1,X2,…Икс1,Икс2,...X_1,X_2,\dots образуют цепь Маркова с конечным состоянием со стационарным …

10 markov-process  central-limit-theorem 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Во-первых, позвольте мне сразу признать, что я не настолько разбираюсь в статистике и математике, как хотелось бы. Некоторые могут сказать, что достаточно знаний, чтобы быть опасными. : D Я прошу прощения, если я не использую терминологию правильно. Я пытаюсь смоделировать вероятности перехода системы из одного состояния в другое. Простая марковская …

10 markov-process  conditional-probability 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 11 дней назад . В1: Существуют ли распространенные или общепринятые методы работы с нестационарной средой …

9 markov-process  reinforcement-learning  stationarity  q-learning 

В настоящее время я работаю с цепями Маркова и рассчитал оценку максимального правдоподобия, используя вероятности переходов, как предложено несколькими источниками (т. Е. Количество переходов от a к b, деленное на количество общих переходов от a к другим узлам). Теперь я хочу вычислить логарифмическую вероятность MLE.

9 maximum-likelihood  markov-process  likelihood 

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult &lt;- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Яблоко расположено в вершине AAA пятиугольника ABCDEABCDEABCDE , и червь находится две вершины в стороне, по крайней CCC . Каждый день червь ползет с равной вероятностью к одной из двух смежных вершин. Таким образом , после того, как один день червь при вершине BBB или DDD , каждый из которых …

8 probability  markov-process