Pytania otagowane jako multinomial

Wielowymiarowy, dyskretny rozkład prawdopodobieństwa używany do opisu wyników losowego eksperymentu, w którym każdy z n wyniki są umieszczane w jednym z k kategorie nominalne.

2
Wielomianowa regresja logistyczna a regresja binarna logistyczna jeden na jeden
Powiedzmy, że mamy zmienną zależną z kilkoma kategoriami i zestawem zmiennych niezależnych. YYY Jakie są zalety wielomianowej regresji logistycznej w porównaniu z zestawem binarnych regresji logistycznych (tj. Schemat jeden do reszty )? Przez zestaw binarnej regresji logistycznej rozumiem, że dla każdej kategorii budujemy osobny binarny model regresji logistycznej z celem …
1
Czy wielomian (1 / n,…, 1 / n) można scharakteryzować jako dyskretny Dirichlet (1, .., 1)?
To pytanie jest nieco niechlujne, ale w celu uzupełnienia tego uwzględnię kolorowe wykresy! Najpierw tło, a następnie pytanie. tło Załóżmy, że masz wymiarowy rozkład wielomianowy z jednakowymi probailitami w kategoriach . Niech będzie znormalizowanymi ( ) z tego rozkładu, to znaczy: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, …
3
Jak przeprowadzić regresję logistyczną w R, gdy wynik jest ułamkowy (stosunek dwóch liczb)?
Recenzuję artykuł, który ma następujący eksperyment biologiczny. Do narażenia komórek na działanie różnych naprężeń ścinających płyn stosuje się urządzenie. Ponieważ większe naprężenia ścinające przykładane są do komórek, coraz więcej z nich zaczyna odłączać się od podłoża. Na każdym poziomie naprężenia ścinającego zliczają komórki, które pozostają przyczepione, a ponieważ znają całkowitą …
3
Jak obliczyć margines błędu w wyniku NPS (Net Promoter Score)?
Pozwolę Wikipedii wyjaśnić, w jaki sposób obliczany jest NPS : Wynik promotora netto uzyskuje się, zadając klientom jedno pytanie w skali od 0 do 10, gdzie 10 jest „bardzo prawdopodobne”, a 0 „wcale nie prawdopodobne”: „Jak prawdopodobne jest, że poleciłbyś naszą firmę przyjaciel czy kolega? ” Na podstawie ich odpowiedzi …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
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 
3
Jak skonfigurować i oszacować wielomianowy model logit w R?
Uruchomiłem wielomianowy model logarytmiczny w JMP i otrzymałem wyniki, które obejmowały AIC oraz wartości p-kwadrat chi dla każdego oszacowania parametru. Model ma jeden kategoryczny wynik i 7 kategorycznych zmiennych objaśniających. Następnie dopasowałem to, co, jak sądziłem, zbuduje ten sam model w R, używając multinomfunkcji w pakiecie nnet . Kod był …
20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 
1
Uzyskiwanie wartości p dla „multinom” w R (pakiet nnet)
Jak uzyskać wartości p za pomocą multinomfunkcji nnetpakiet w R? Mam zestaw danych, który składa się z „wyników patologii” (nieobecny, łagodny, ciężki) jako zmiennej wynikowej oraz dwóch głównych efektów: wieku (dwa czynniki: dwadzieścia / trzydzieści dni) i grupy leczenia (cztery czynniki: zainfekowany bez ATB; zainfekowany + ATB1; zainfekowany + ATB2; …
1
Jakie są rozkłady dla simpleks prawdopodobieństwa?
Niech będzie prawdopodobieństwem simpleks wymiaru , tzn. jest taki, że i .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 Jakie dystrybucje, które są często (lub dobrze znane lub zdefiniowane w przeszłości) nad ?ΔK.ΔK.\Delta_{K} Oczywiście istnieją rozkłady Dirichleta i Logit-Normal. Czy są jakieś inne dystrybucje, które pojawiają się naturalnie w tym …
4
Interpretacja exp (B) w wielomianowej regresji logistycznej
Jest to pytanie początkującego, ale jak interpretować wynik exp (B) 6.012 w wielomianowym modelu regresji logistycznej? 1) Czy jest to 6,012–1,0 = 5,012 = 5012% wzrostu ryzyka? lub 2) 6,012 / (1 + 6,012) = 0,857 = 85,7% wzrost ryzyka? W przypadku, gdy obie alternatywy są nieprawidłowe, czy ktoś może …
3
Dlaczego nikt nie korzysta z bayesowskiego wielomianowego klasyfikatora Naive Bayes?
Tak więc w (nienadzorowanym) modelowaniu tekstu Latent Dirichlet Allocation (LDA) to bayesowska wersja probabilistycznej latentnej analizy semantycznej (PLSA). Zasadniczo LDA = PLSA + Dirichlet przed jego parametrami. Rozumiem, że LDA jest teraz algorytmem referencyjnym i jest zaimplementowany w różnych pakietach, podczas gdy PLSA nie powinna już być używana. Ale w …
1
Funkcje kosztów dla kontekstowych bandytów
Używam wabbitów ślubnych, aby rozwiązać problem bandytów kontekstowych . Wyświetlam reklamy użytkownikom i mam sporo informacji na temat kontekstu, w którym reklama jest wyświetlana (np. Kim jest użytkownik, w jakiej witrynie się znajduje itp.). To wydaje się być dość klasycznym problemem kontekstowego bandyty, jak opisał John Langford . W mojej …
2
Analizuj proporcje
Mam zestaw danych zawierający wiele proporcji, które sumują się do 1. Jestem zainteresowany zmianą tych proporcji wzdłuż gradientu (patrz na przykład dane poniżej). gradient <- 1:99 A1 <- gradient * 0.005 A2 <- gradient * 0.004 A3 <- 1 - (A1 + A2) df <- data.frame(gradient = gradient, A1 = …
13 r  multinomial 
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
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 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.