J'ai des informations sur la distribution des dimensions anthropométriques (comme la portée des épaules) pour les enfants d'âges différents. Pour chaque âge et dimension, j'ai un écart-type moyen. (J'ai également huit quantiles, mais je ne pense pas pouvoir obtenir ce que je veux d'eux.) Pour...
Je reproduis de zéro les résultats de la section 4.2.1 de Probabilité marginale de la sortie de Gibbs Siddhartha Chib Journal de l'American Statistical Association, vol. 90, n ° 432. (déc., 1995), pp. 1313-1321. C'est un mélange de modèles normaux avec un nombre connu de composants. k≥1k≥1k\geq...
En essayant ici des modèles de mélanges gaussiens , j'ai trouvé ces 4 types de covariances. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical'...
Supposons que j'ai un mélange de Gaussiens finis avec des poids, des moyens et des écarts-types connus. Les moyens ne sont pas égaux. La moyenne et l'écart type du mélange peuvent être calculés, bien sûr, car les moments sont des moyennes pondérées des moments des composants. Le mélange n'est pas...
Il semble y avoir plusieurs options disponibles pour travailler avec des modèles de mélange gaussiens (GMM) en Python. À première vue, il existe au moins: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Outils pour la modélisation des mélanges PyEM -
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
J'exécute une simulation rapide pour comparer différentes méthodes de clustering et je suis actuellement confronté à un problème en essayant d'évaluer les solutions de cluster. Je connais différentes métriques de validation (beaucoup se trouvent dans cluster.stats () dans R), mais je suppose que...
Contexte: Je suis un biostatisticien aux prises avec un ensemble de données sur les taux d'expression cellulaire. L'étude a exposé une foule de cellules, collectées en groupes de divers donneurs, à certains peptides. Les cellules expriment certains biomarqueurs en réponse, ou elles ne le font pas....
En général, nous maximisons une fonction L ( θ ;X1, … ,Xn) =∏i = 1nF(Xje∣ θ )L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ) L(\theta; x_1, \ldots, x_n) = \prod_{i=1}^n f(x_i \mid \theta) où est la fonction de densité de probabilité si la distribution sous-jacente est continue, et une fonction de masse de probabilité...
Le package R mclustutilise BIC comme critère de sélection de modèle de cluster. D'après ma compréhension, un modèle avec le BIC le plus bas devrait être sélectionné par rapport aux autres modèles (si vous ne vous souciez que du BIC). Cependant, lorsque les valeurs BIC sont toutes négatives, la...
Supposons que vous ayez les journaux d'un serveur Web. Dans ces journaux, vous avez des tuples de ce type: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Ces horodatages représentent par exemple les clics des utilisateurs. Maintenant, user1vous...
Quelle est la relation entre une dimension et un composant dans un modèle de mélange gaussien? Et quelles sont les significations de dimension et de composant? Je vous remercie. Veuillez me corriger si je me trompe: ma compréhension est que les données observées ont de nombreuses dimensions. Chaque...
Je travaille sur pas mal de modélisation statistique, comme les modèles de Markov cachés et les modèles de mélanges gaussiens. Je vois que la formation de bons modèles dans chacun de ces cas nécessite une grande quantité (> 20000 phrases pour les HMM) de données qui sont extraites...
Supposons que je veuille échantillonner à partir d'une distribution continue p(x)p(x)p(x) . Si j'ai une expression de ppp sous la forme p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1 pfifif_ippp Échantillonnage d'une...
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...
Le problème Je veux ajuster les paramètres du modèle d'une population de mélange 2-gaussien simple. Étant donné tout le battage médiatique autour des méthodes bayésiennes, je veux comprendre si pour ce problème l'inférence bayésienne est un meilleur outil que les méthodes d'ajustement...
Ainsi, avoir une "idée" du nombre optimal de clusters dans k-means est bien documenté. J'ai trouvé un article sur comment faire ça dans des mélanges gaussiens, mais pas sûr que j'en sois convaincu, je ne le comprends pas très bien. Existe-t-il une manière ... plus douce de...
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...
Je suis novice dans l'utilisation des GMM. Je n'ai pas pu trouver d'aide en ligne appropriée. Quelqu'un pourrait-il me fournir la bonne ressource sur "Comment décider si l'utilisation de GMM convient à mon problème?" ou en cas de problèmes de classification "Comment décider si je dois utiliser la...
J'essaie d'implémenter le modèle de mélange gaussien avec l'inférence variationnelle stochastique, à la suite de cet article . C'est le pgm du mélange gaussien. Selon l'article, l'algorithme complet d'inférence variationnelle stochastique est: Et je suis encore très confus de la méthode pour...