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관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

가정하자 및 Φ ( ⋅ )는 밀도 함수 표준 정규 분포의 분포 함수이다.ϕ ( ⋅ )ϕ(⋅)\phi(\cdot)Φ ( ⋅ )Φ(⋅)\Phi(\cdot) 적분을 어떻게 계산할 수 있습니까? ∫∞− ∞Φ ( w - a비) ϕ(w)D w∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw\int^{\infty}_{-\infty}\Phi\left(\frac{w-a}{b}\right)\phi(w)\,\mathrm dw

41 mathematical-statistics  normal-distribution  integral 

개념적으로 "PDF 아래의 총 면적은 1"이라는 구절의 의미를 이해합니다. 결과가 전체 가능성 구간에있을 확률이 100 %임을 의미해야합니다. 그러나 나는 "지오메트리"관점에서 그것을 실제로 이해할 수 없습니다. 예를 들어 PDF에서 x 축이 길이를 나타내는 경우 x가 km이 아닌 mm로 측정 된 경우 곡선 아래의 총 면적이 커지지 않습니까? 함수가 직선으로 평평해진 경우 …

20 probability  pdf  integral 

하나의 고정 효과 (조건)와 두 개의 임의 효과 (대상 내 설계 및 쌍으로 인해 참가자)가있는 혼합 효과 모델을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 있습니다. lme4패키지로 모델이 생성되었습니다 exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). 다음으로, 고정 효과 (조건)없이 모형에 대해이 모형의 우도 비 검정을 수행했으며 유의 한 차이가 있습니다. 내 데이터 세트에는 3 가지 조건이 있으므로 다중 …

16 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 

동일한 척도 모수의 감마 변수를 사용하여 Dirichlet 분포를 사용하여 임의 변수를 쉽게 생성 할 수 있습니다. 만약: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) 그때: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) 문제 스케일 파라미터가 같지 않으면 어떻게됩니까? Xi∼Gamma(αi,βi)Xi∼Gamma(αi,βi) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta_i) 그렇다면이 변수의 분포는 무엇입니까? (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼?(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼? \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

경험적 분포 있습니다. 다음과 같이 계산합니다G ( x )G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) 나는 나타내며 , 즉 h 는 pdf이고 G 는 cdf입니다.h ( x ) = dG / D엑스h(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhh지GG 이제 x 의 예상 값 이 약 k 가 되도록 적분의 …

13 r  integral  ecdf 

가 위치 k 및 rate \ lambda 와 함께 비 중심적으로 지수 분포되어 있다고 가정 합니다. 그런 다음 E (\ log (X)) 는 무엇입니까 ?XXXkkkλλ\lambdaE(log(X))E(log⁡(X))E(\log(X)) 난에 대해 알고 k=0k=0k=0 , 응답이 −log(λ)−γ−log⁡(λ)−γ-\log(\lambda) - \gamma 여기서 γγ\gamma 오일러 - 마스케 로니 상수이다. k> 0 일 때 k>0k>0k > 0어떻습니까?

9 mean  expected-value  integral