Preguntas etiquetadas con integral

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 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 

Supongamos que y son función de densidad y función de distribución de la distribución normal estándar.ϕ(⋅)ϕ(⋅)\phi(\cdot)Φ(⋅)Φ(⋅)\Phi(\cdot) ¿Cómo se puede calcular la integral? ∫∞−∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw∫−∞∞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 

Conceptualmente, entiendo el significado de la frase "el área total debajo de un PDF es 1". Debe significar que las posibilidades de que el resultado esté en el intervalo total de posibilidades es del 100%. Pero realmente no puedo entenderlo desde un punto de vista "geométrico". Si, por ejemplo, en …

20 probability  pdf  integral 

Estoy analizando un conjunto de datos utilizando un modelo de efectos mixtos con un efecto fijo (condición) y dos efectos aleatorios (participante debido al diseño del sujeto y al par). El modelo se ha generado con el lme4paquete: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). A continuación, realicé una prueba de razón de probabilidad de este …

15 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 

Es fácil producir una variable aleatoria con distribución de Dirichlet usando variables Gamma con el mismo parámetro de escala. Si: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Luego: (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) Problema ¿Qué sucede si los parámetros de la escala no son iguales? Xi∼Gamma(αi,βi)Xi∼Gamma(αi,βi) X_i \sim …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

Tengo una distribución empírica . Lo calculo de la siguiente maneraG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Denote , es decir, es el pdf mientras que es el cdf.h Gh ( x ) = dG / dXh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhsolGG Ahora quiero resolver una ecuación para …

13 r  integral  ecdf 

Estoy enseñando una clase sobre integración de funciones de varias variables y cálculo de vectores este semestre. La clase está compuesta por la mayoría de los estudiantes de economía y de ingeniería, con un puñado de matemática y física. Enseñé esta clase el semestre pasado, y descubrí que muchos de …

10 generalized-linear-model  teaching  integral  geometry  quasi-likelihood 

Supongamos que está distribuido exponencialmente no central con la ubicación y la tasa . Entonces, qué es .k λ E ( log ( X ) )XXXkkkλλ\lambdami( registro( X) )E(log⁡(X))E(\log(X)) Sé que para , la respuesta es donde es la constante de Euler-Mascheroni. ¿Qué pasa cuando ?- log ( λ ) …

9 mean  expected-value  integral 

Me he encontrado con un lema en el artículo de infoGAN . No entiendo la derivación de Lemma 5.1 en el apéndice del documento. Va de la siguiente manera (incluido como png): No entiendo el último paso. ¿Por qué uno puede tirarf(x,y)f(x,y)f(x,y) en lo más interno, transformándolo en f(x′,y)f(x′,y)f(x',y)? ¿Cuáles …

8 probability  pdf  conditional-expectation  integral 

La notación integral de Riemann-Stieltjes se usa en expresiones de expectativa en algunos textos de probabilidad. Básicamente, dF (x) aparece en la integral en lugar de f (x) dx en la integral, ya que el CDF F (x) puede no ser diferenciable para una distribución discreta. La motivación que he …

8 expected-value  mixture  integral 

Deje que sea ​​la distribución objetivo en que es absolutamente continua wrt a la medida dimensional de Lebesgue, es decir:ππ\pi(Rre, B(Rre) )(Rd,B(Rd))(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R^d}))redd ππ\pi admite una densidad wrt a con π(X1, . . . ,Xre)π(x1,...,xd)\pi(x_1,...,x_d)λreλre\lambda^dλre( dX1, . . . , dXre) = λ ( dX1) ⋅ ⋅ ⋅ λ ( dXre)λre(reX1,...,reXre)=λ(reX1)⋅⋅⋅λ(reXre)\lambda^d(dx_1,...,dx_d) …

8 bayesian  conditional-probability  markov-process  gibbs  integral