«multinomial» 태그된 질문

범주가 적고 독립 변수 세트 가있는 종속 변수 가 있다고 가정 해 봅시다 . YYY 이항 로지스틱 회귀 분석에 비해 다항 로지스틱 회귀 분석의 장점은 무엇입니까 (즉, 1 대 휴식 계획 )? 이항 로지스틱 회귀 집합을 사용 하면 일 때 각 범주 대해 target = 1로 별도의 이진 로지스틱 회귀 …

36 logistic  categorical-data  multinomial 

따라서이 질문은 약간 지저분하지만 화려한 그래프를 포함시켜 그 내용을 보완합니다! 먼저 배경과 질문. 배경 개 범주에 대해 동일한 probailites를 가진 차원 다항 분포 를 가지고 있다고 가정 해 봅시다 . 하자 정규화 계수 (BE 하다 분포가) :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 

다음과 같은 생물학적 실험이있는 논문을 검토하고 있습니다. 장치는 다양한 양의 유체 전단 응력에 세포를 노출시키는 데 사용됩니다. 더 큰 전단 응력이 셀에 가해 짐에 따라 더 많은 전단 응력이 기판에서 분리되기 시작합니다. 전단 응력의 각 수준에서, 그들은 부착 된 상태로 남아있는 세포를 세고, 처음에 부착 된 총 세포 수를 알기 …

24 r  logistic  multinomial 

Wikipedia에서 NPS 계산 방법을 설명하겠습니다 . 순 발기인 점수는 고객에게 0에서 10까지의 평가 척도로 단일 질문을함으로써 얻습니다. 여기서 10은 "매우 가능성이 높고"0은 "아마도 없을 것"입니다. 친구 또는 동료? " 고객의 답변에 따라 고객은 발기인 (9–10 등급), 수동적 (7–8 등급) 및 비도 인 (0–6 등급)의 세 그룹 중 하나로 분류됩니다. 그런 …

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

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

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 

JMP에서 다항 로짓 모델을 실행하고 각 매개 변수 추정치에 대한 카이 제곱 p- 값과 AIC를 포함하는 결과를 얻었습니다. 이 모델에는 하나의 범주 형 결과와 7 개의 범주 형 설명 변수가 있습니다. 그런 다음 nnet 패키지 의 multinom함수를 사용하여 R에서 동일한 모델을 만들 것이라고 생각한 것을 맞았습니다 . 코드는 기본적으로 다음과 …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

패키지 multinom기능을 사용하여 p- 값을 얻으려면 어떻게해야 합니까?nnetR 결과 변수로 "병리학 점수"(Absent, Mild, Severe)와 나이 (두 가지 요소 : 20/30 일) 및 치료 그룹 (4 가지 요소 : ATB없이 감염 됨; 감염된 +)으로 구성된 데이터 세트가 있습니다. ATB1; 감염된 + ATB2; 감염된 + ATB3). 먼저 서수 회귀 모형을 적합 시키려고했는데, …

19 r  regression  p-value  multinomial 

하자 차원의 확률 단면 일 K - 1 , 즉 X ∈ Δ K는 그러한하다 X I ≥ 0 및 Σ 내가 X I = 1 .Δ케이ΔK\Delta_{K}케이− 1K−1K-1x ∈ Δ케이x∈ΔKx \in \Delta_{K}엑스나는≥ 0xi≥0x_i \ge 0∑나는엑스나는= 1∑ixi=1\sum_i x_i = 1 무엇 자주있는 배포판 (또는 잘 알려진, 또는 과거에 정의 된) 이상 …

16 distributions  multinomial  compositional-data 

이것은 초보자의 질문이지만 다항 로지스틱 회귀 모델에서 6.012의 exp (B) 결과를 어떻게 해석합니까? 1) 6.012-1.0 = 5.012 = 5012 %의 위험 증가입니까? 또는 2) 6.012 / (1 + 6.012) = 0.857 = 85.7 % 위험 증가? 두 대안이 모두 틀린 경우 누군가 올바른 방법을 언급 할 수 있습니까? 인터넷에서 많은 …

16 multinomial 

각면이 3 번 나타날 때까지 주사위를 굴려야하는 예상 횟수는 얼마입니까? 이 질문은 뉴질랜드의 초등학교에서 요청되었으며 시뮬레이션을 사용하여 해결되었습니다. 이 문제에 대한 분석 솔루션은 무엇입니까?

15 probability  multinomial  negative-binomial  coupon-collector-problem 

따라서 (감독되지 않은) 텍스트 모델링에서 Latent Dirichlet Allocation (LDA)은 베이지안 버전의 확률 적 잠재 성 의미 분석 (PLSA)입니다. 기본적으로 LDA = PLSA + Dirichlet는 매개 변수보다 우선합니다. LDA는 이제 참조 알고리즘이며 다양한 패키지로 구현되는 반면 PLSA는 더 이상 사용해서는 안됩니다. 그러나 (감독 된) 텍스트 분류에서 다항식 Naive Bayes 분류기에 대해 …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

문맥 적 문제 를 해결하기 위해 vowpal Wabbit 을 사용 하고 있습니다 . 사용자에게 광고를 게재하고 있으며 광고가 게재되는 상황 (예 : 사용자가 누구인지, 어떤 사이트에 있는지 등)에 대한 정보가 상당히 있습니다. 이것은 John Langford에 의해 설명 된 것처럼 매우 고전적인 맥락 적 산적 문제인 것 같습니다 . 내 상황에서 …

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

두 개의 랜덤 변수 벡터가 있는데, 둘 다 정상입니다. 즉, 및 입니다. 우리는 선형 조합 의 분포에 관심이 있습니다. 여기서 와 는 행렬이고 는 벡터입니다. 경우 및 독립적으로, . 우리는 모든 쌍 의 상관 관계를 알고 있다고 가정하면 의존적 인 경우 입니다. 감사합니다.X∼N(μX,ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X, \Sigma_X)Y∼N(μY,ΣY)Y∼N(μY,ΣY)Y \sim N(\mu_Y, \Sigma_Y)B C …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

최대 1을 더하는 여러 비율을 포함하는 데이터 집합이 있습니다. 그래디언트를 따라 이러한 비율을 변경하는 데 관심이 있습니다 (데이터 예는 아래 참조). gradient <- 1:99 A1 <- gradient * 0.005 A2 <- gradient * 0.004 A3 <- 1 - (A1 + A2) df <- data.frame(gradient = gradient, A1 = A1, A2 …

13 r  multinomial 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(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