«marginal» 태그된 질문

주변 분포는 결합 분포에 포함 된 변수 하위 집합의 확률 분포를 나타냅니다.

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랜덤 효과, 고정 효과 및 한계 모델의 차이점은 무엇입니까?
통계에 대한 지식을 넓히려 고합니다. 나는 통계 테스트에 대한 "레시피 기반"접근 방식을 가진 물리 과학 배경에서 나왔습니다. 우리 는 그것이 연속적 이라고 말하지만 , 그것은 정상적으로 분포되어 있습니까 -OLS 회귀 . 내 독서에서 나는 랜덤 효과 모델, 고정 효과 모델, 한계 모델이라는 용어를 보았습니다. 내 질문은 : 아주 간단한 용어로 …

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Copulas 입문
얼마 동안 저는 세미나를 위해 Copulas에 대한 좋은 소개 자료를 찾고있었습니다. 나는 이론적 인 측면에 대해 이야기 할 수있는 많은 자료를 찾고 있는데, 그것들로 넘어 가기 전에 주제에 대한 직관적 인 이해를 구축하고자합니다. 초보자에게 좋은 기초를 제공하는 좋은 논문을 제안 할 수 있습니까 (저는 1-2 코스의 통계를 가지고 있으며 한계, …

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lmer 모델에 사용할 다중 비교 방법 : lsmeans 또는 glht?
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 …


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'부분적'및 '마진 적'상관 관계의 이름에 대한 직관
왜 두 변수 사이의 조건부 상관을 "부분"상관이라고하고 그 사이의 간단한 상관 관계 (다른 변수에 조건이없는 경우)를 "마진"상관이라고 생각하는 사람이 있습니까? "부분"과 "여백"이라는 단어의 직관은 무엇입니까? "부품"또는 "여백"으로 무엇을합니까? 이러한 개념을 더 잘 이해하려면 답을 배우는 것이 좋습니다.

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조건부 분포를 사용하여 한계 분포에서 샘플링?
일 변량 밀도 에서 샘플링하고 싶지만 관계 만 알고 있습니다.에프엑스fXf_X 에프엑스( x ) = ∫에프엑스| 와이( x | y) f와이( y) d와이.fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. 나는 때문에, (직접 적분 표현에) MCMC의 사용을 피하고 싶은 및 f Y ( y ) 는 샘플링하기 쉽고 다음 샘플러를 사용하려고 생각했습니다.에프엑스| …

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다중 변수 의존성을 가진 공동 분포에서 한계 분포를 찾는 방법은 무엇입니까?
교과서의 문제 중 하나는 다음과 같습니다. 2 차원 확률 연속 벡터는 다음 밀도 함수를 갖습니다. 에프엑스, Y( x , y) = { 15 x y200 <x <1 및 0 <y <x 인 경우그렇지 않으면fX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} 15xy^2 & \text{if …

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베이 즈 요소 업데이트
베이지안 계수는 iid 샘플 과 각 샘플링 밀도 및 주어진 경우 두 가지 한계 확률의 비율에 따라 가설 및 베이지안 모델 선택의 베이지안 테스트에서 정의됩니다. 및 와 함께 두 모델을 비교하기위한 베이 즈 계수는 책 나는 현재 검토하고 그 이상한 문이 베이 즈 요인 위(x1,…,xn)(x1,…,xn)(x_1,\ldots,x_n)f1(x|θ)f1(x|θ)f_1(x|\theta)f2(x|η)f2(x|η)f_2(x|\eta)π1π1\pi_1π2π2\pi_2B12(x1,…,xn)=defm1(x1,…,xn)m2(x1,…,xn)=def∫∏ni=1f1(xi|θ)π1(dθ)∫∏ni=1f2(xi|η)π2(dη)B12(x1,…,xn)=defm1(x1,…,xn)m2(x1,…,xn)=def∫∏i=1nf1(xi|θ)π1(dθ)∫∏i=1nf2(xi|η)π2(dη)\mathfrak{B}_{12}(x_1,\ldots,x_n)\stackrel{\text{def}}{=}\frac{m_1(x_1,\ldots,x_n)}{m_2(x_1,\ldots,x_n)}\stackrel{\text{def}}{=}\frac{\int \prod_{i=1}^n f_1(x_i|\theta)\pi_1(\text{d}\theta)}{\int \prod_{i=1}^n f_2(x_i|\eta)\pi_2(\text{d}\eta)}B12(x1,…,xn)B12(x1,…,xn)\mathfrak{B}_{12}(x_1,\ldots,x_n) 는 …

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한계 가능성에 대한 강력한 MCMC 추정기?
Monte Carlo 방법으로 통계 모델에 대한 한계 우도를 계산하려고합니다. 에프( x ) = ∫에프( x ∣ θ ) π( θ )디θf(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta 가능성은 매끄럽고 로그 오목하지만 고차원으로 잘 작동합니다. 중요도 샘플링을 시도했지만 결과가 놀랍고 사용중인 제안에 크게 의존합니다. 나는 이것을 볼 때까지 해밀턴 몬테 카를로를 사용하여 …

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한계 밀도
제목에서 알 수 있듯이 의 한계 밀도를 찾고f(x,y)=c1−x2−y2−−−−−−−−−√,x2+y2≤1.f(x,y)=c1−x2−y2,x2+y2≤1.f (x,y) = c \sqrt{1 - x^2 - y^2}, x^2 + y^2 \leq 1. 지금까지 는 입니다. 를 극좌표로 변환 하고 통합 함으로써 한계 밀도 부분에 붙어있는 것을 알았습니다. 나는 이지만 큰 혼란을 겪지 않고 어떻게 해결할 수 있는지 잘 모르겠습니다. 큰 지저분한 …
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