«multinomial» etiketlenmiş sorular

Diyelim ki, birkaç kategori ve bağımsız değişkenler içeren bağımlı bir değişkenimiz var. YYY Multinomial lojistik regresyonun, ikili lojistik regresyon setine (örn. Bir-dinlenme düzeni ) göre avantajları nelerdir ? Grubu tarafından lojistik regresyon I ortalama her bir kategori için Hedefe = 1 ayrı lojistik regresyon modeli oluşturmak Y = y ı …

36 logistic  categorical-data  multinomial 

Yani bu soru biraz dağınık, ama bunu telafi etmek için renkli grafikler ekleyeceğim! Önce Arkaplan, Sonra Soru (lar). Arka fon Diyelim ki kategorilerinde eşit probailitlerle boyutlu bir multinom dağılımınız var . Let normalize sayar (olması olduğunu dağılımından),: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, c_n) \sim \text{Multinomial}(1/n, \ldots, 1/n) \\ \pi_i …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

Aşağıdaki biyolojik deneylere sahip bir makaleyi gözden geçiriyorum. Hücreleri değişen miktarlarda sıvı kayma stresine maruz bırakmak için bir cihaz kullanılır. Hücrelere daha büyük kayma gerilimi uygulandıkça, bunların çoğu substrattan ayrılmaya başlar. Kayma gerilmesinin her seviyesinde, bağlı kalan hücreleri sayarlar ve başlangıçta eklenmiş olan toplam hücre sayısını bildikleri için, kesirli bir …

24 r  logistic  multinomial 

Wikipedia'nın NPS'nin nasıl hesaplandığını açıklamasına izin vereceğim : Net Promoter Score, müşterilere 0'dan 10'a kadar derecelendirme ölçeğinde tek bir soru sorularak elde edilir; 10, "aşırı derecede muhtemeldir" ve 0 "hiç de muhtemel değildir": arkadaş ya da meslektaş? Yanıtlarına göre, müşteriler üç gruba ayrılır: Promoterler (9–10 derece), Pasifler (7–8 derece) ve …

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

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

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 

JMP'de bir multinomial logit modeli çalıştırdım ve her bir parametre tahmini için AIC ve ki-kare p-değerlerini içeren sonuçları geri aldım. Modelin bir kategorik sonucu ve 7 kategorik açıklayıcı varyasyonu vardır. Sonra nnet paketindeki multinomişlevi kullanarak, R aynı modeli inşa düşündüğüm uygun . Kod temel olarak: fit1 <- multinom(y ~ x1+x2+...xn,data=mydata); …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

İçindeki paket multinomişlevini kullanarak p-değerlerini nasıl alabilirim ?nnetR Sonuç değişkeni olarak “Patoloji skorlarından” (Yok, Hafif, Şiddetli) oluşan bir veri setim ve iki ana etkim var: Yaş (iki faktör: yirmi / otuz gün) ve Tedavi Grubu (dört faktör: ATB olmadan enfekte; enfekte + ATB1; enfekte + ATB2; enfekte + ATB3). İlk …

19 r  regression  p-value  multinomial 

Let boyuta olasılığı simpleks olan , yani gibi olduğu ve \ sum_i x_i = 1 . K - 1 x ∈ Δ K x i ≥ 0 ∑ i x i = 1ΔKΔK\Delta_{K}K- 1K-1K-1x ∈ ΔKx∈ΔKx \in \Delta_{K}xben≥ 0xben≥0x_i \ge 0Σbenxben= 1Σbenxben=1\sum_i x_i = 1 \ Delta_ {K} üzerinden sık …

16 distributions  multinomial  compositional-data 

Bu biraz yeni başlayanların sorusudur, ancak bir kişi çok yönlü bir lojistik regresyon modelinde 6.012'nin exp (B) sonucunu nasıl yorumlar? 1) 6.012-1.0 = 5.012 =% 5012 risk artışı mı? veya 2) 6.012 / (1 + 6.012) = 0.857 =% 85.7 risk artışı? Her iki alternatifin de yanlış olması durumunda, lütfen …

16 multinomial 

Her bir taraf 3 kez ortaya çıkana kadar bir kalıbı kaç kez atmanız gerekir? Bu soru Yeni Zelanda'daki ilkokulda sorulmuştur ve simülasyonlar kullanılarak çözülmüştür. Bu sorunun analitik çözümü nedir?

15 probability  multinomial  negative-binomial  coupon-collector-problem 

Yani (denetimsiz) metin modellemesinde, Latent Dirichlet Ataması (LDA) Olasılıksal Gizli Semantik Analiz'in (PLSA) Bayesli bir versiyonudur. Esasen, LDA = PLSA + Dirichlet parametrelerine göre önceden. Anladığım kadarıyla LDA artık referans algoritması ve çeşitli paketlerde uygulanmakta, PLSA artık kullanılmamalıdır. Ancak (denetlenen) metin kategorizasyonunda, çok şeyi aynı Naif Bayes sınıflandırıcısı için aynı …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

Bağlamsal bir haydut sorunu çözmek için vowpal wabbit kullanıyorum . Kullanıcılara reklamları gösteriyorum ve reklamın gösterildiği bağlam hakkında oldukça fazla bilgiye sahibim (ör. Kullanıcının kim olduğu, hangi sitede olduğu vb.). Bu, John Langford tarafından tarif edildiği gibi oldukça klasik bir bağlamsal eşkıya sorunu gibi görünüyor . Benim durumumda, bir kullanıcının …

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

Rastgele değişkenlerin iki vektörünüz olduğunu varsayalım, her ikisi de normaldir, yani ve . Bu doğrusal kombinasyonu dağılımı ile ilgili olarak , ve matrisleridir, bir vektördür. Eğer ve bağımsız olarak, . Soru, herhangi bir çiftin korelasyonunu bildiğimizi varsayarak, bağımlı . Teşekkür ederim.Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

1'e kadar birden fazla oranlar içeren bir veri kümesi var. Ben degrade boyunca bu oranlarda değişiklik ilgileniyorum (örnek veri için aşağıya bakın). gradient <- 1:99 A1 <- gradient * 0.005 A2 <- gradient * 0.004 A3 <- 1 - (A1 + A2) df <- data.frame(gradient = gradient, A1 = A1, …

13 r  multinomial 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

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