Вопросы с тегом «multinomial»

Допустим, у нас есть зависимая переменная с несколькими категориями и набором независимых переменных. YYY Каковы преимущества полиномиальной логистической регрессии по сравнению с множеством бинарных логистических регрессий (то есть схема «один против отдыха» )? Под набором двоичной логистической регрессии я подразумеваю, что для каждой категории мы строим отдельную модель двоичной логистической …

36 logistic  categorical-data  multinomial 

Так что этот вопрос немного запутанный, но я добавлю красочные графики, чтобы восполнить это! Сначала предыстория, затем вопрос (ы). Задний план Скажем, у вас есть мерное полиномиальное распределение с равными вероятностями по категориям. Пусть - нормализованные значения ( ) из этого распределения, то есть:nnnnnnπ=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n)ccc (c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c_1, \ldots, …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

Я рецензирую статью, в которой есть следующий биологический эксперимент. Устройство используется, чтобы подвергать клетки различным величинам напряжения сдвига жидкости. По мере того как к клеткам прикладывается большее напряжение сдвига, большее их количество начинает отрываться от субстрата. На каждом уровне напряжения сдвига они подсчитывают количество клеток, которые остаются прикрепленными, и, поскольку …

24 r  logistic  multinomial 

Я позволю Википедии объяснить, как рассчитывается NPS : Чистый балл промоутера получают, задавая клиентам один вопрос по шкале от 0 до 10, где 10 - «крайне вероятно», а 0 - «совсем не вероятно»: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу компанию друг или коллега? Основываясь на своих ответах, клиенты делятся на …

21 hypothesis-testing  statistical-significance  standard-error  multinomial  nps 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я запустил полиномиальную модель логита в JMP и получил результаты, которые включали AIC, а также х-квадратные p-значения для каждой оценки параметра. Модель имеет один категорический результат и 7 категориальных объяснительных переменных. Затем я соответствую тому, что, как я думал, построю ту же модель в R, используя multinomфункцию из пакета nnet …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

Как я могу получить p-значения, используя multinomфункцию nnetпакета в R? У меня есть набор данных, который состоит из «Оценка патологии» (Отсутствует, Легкая, Тяжелая) в качестве переменной результата и двух основных эффектов: Возраст (два фактора: двадцать / тридцать дней) и Группа лечения (четыре фактора: инфицированные без АТБ; инфицированные + ATB1; зараженный …

19 r  regression  p-value  multinomial 

Пусть - вероятностный симплекс размерности K - 1 , т. Е. X ∈ Δ K таково, что x i ≥ 0 и ∑ i x i = 1 .ΔKΔK\Delta_{K}K−1K−1K-1x∈ΔKx∈ΔKx \in \Delta_{K}xi≥0xi≥0x_i \ge 0∑ixi=1∑ixi=1\sum_i x_i = 1 Какие дистрибутивы , которые часто (или хорошо известны, или определенные в прошлом) над существует?ΔKΔK\Delta_{K} …

16 distributions  multinomial  compositional-data 

Это вопрос новичка, но как интерпретировать результат exp (B), равный 6.012, в модели полиномиальной логистической регрессии? 1) 6,012-1,0 = 5,012 = 5012% увеличения риска? или 2) 6.012 / (1 + 6.012) = 0,857 = 85,7% увеличение риска? В случае, если обе альтернативы неверны, кто-то может указать правильный путь? Я искал …

16 multinomial 

Какое ожидаемое количество раз вы должны бросить кубик, пока каждая сторона не появится 3 раза? Этот вопрос был задан в начальной школе в Новой Зеландии, и он был решен с помощью моделирования. Каково аналитическое решение этой проблемы?

15 probability  multinomial  negative-binomial  coupon-collector-problem 

Таким образом, в (неконтролируемом) текстовом моделировании скрытое распределение Дирихле (LDA) является байесовской версией вероятностного скрытого семантического анализа (PLSA). По сути, LDA = PLSA + Dirichlet перед его параметрами. Насколько я понимаю, LDA теперь является эталонным алгоритмом и реализован в различных пакетах, в то время как PLSA больше не следует использовать. …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

Я использую vowpal wabbit для решения проблемы контекстуального бандита . Я показываю рекламу пользователям, и у меня есть достаточно информации о контексте, в котором показывается реклама (например, кто такой пользователь, на каком сайте он находится и т. Д.). Похоже, это довольно классическая контекстная проблема бандитов, описанная Джоном Лэнгфордом . В …

14 multinomial  gradient-descent  multiarmed-bandit  vowpal-wabbit  contextual-bandit 

Предположим, что у нас есть два вектора случайных величин, оба являются нормальными, то есть и Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) . Нас интересует распределение их линейной комбинации Z = A X + B Y + C , где A и B - матрицы, C - …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

У меня есть набор данных, содержащий несколько пропорций, которые в сумме составляют 1. Меня интересует изменение этих пропорций вдоль градиента (см. Пример данных ниже). gradient <- 1:99 A1 <- gradient * 0.005 A2 <- gradient * 0.004 A3 <- 1 - (A1 + A2) df <- data.frame(gradient = gradient, A1 …

13 r  multinomial 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf