Câu hỏi được gắn thẻ «dirichlet-distribution»

Phân phối Dirichlet đề cập đến một họ các bản phân phối đa biến, đó là sự khái quát hóa của bản phân phối beta đơn biến.

3
Một ví dụ: Hồi quy LASSO bằng glmnet cho kết quả nhị phân
Tôi bắt đầu say mê với việc sử dụng glmnetvới LASSO Regression trong đó kết quả quan tâm của tôi là phân đôi. Tôi đã tạo một khung dữ liệu giả nhỏ bên dưới: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, …
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 
1
Một Multinomial (1 / n, Gabriel, 1 / n) có thể được mô tả như một Dirichlet rời rạc (1, .., 1) không?
Vì vậy, câu hỏi này hơi lộn xộn, nhưng tôi sẽ bao gồm các biểu đồ đầy màu sắc để bù đắp cho điều đó! Đầu tiên là Bối cảnh sau đó là Câu hỏi. Lý lịch Giả sử bạn có phân phối đa chiều chiều với các probailites bằng …
1
Xây dựng phân phối Dirichlet với phân phối Gamma
Đặt là các biến ngẫu nhiên độc lập lẫn nhau, mỗi biến có phân phối gamma với các tham số cho thấy , có một phép bổ trợ chung làX1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1}αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,kDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) Pdf chung của Sau đó tìm khớp pdf của Tôi không thể tìm thấy jacobian tức là(X1,…,Xk+1)=e−∑k+1i=1xixα1−11…xαk+1−1k+1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X1,…,Xk+1)=e−∑i=1k+1xix1α1−1…xk+1αk+1−1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X_1,\dots,X_{k+1})=\frac{e^{-\sum_{i=1}^{k+1}x_i}x_1^{\alpha_1-1}\dots x_{k+1}^{\alpha_{k+1}-1}}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\dots \Gamma(\alpha_{k+1})}(Y1,…,Yk+1)(Y1,…,Yk+1)(Y_1,\dots,Y_{k+1})J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(\frac{x_1,\dots,x_{k+1}}{y_1,\dots,y_{k+1}})
1
Giá trị dự kiến ​​của phân phối Dirichlet sửa đổi là gì? (vấn đề tích hợp)
Thật dễ dàng để tạo ra một biến ngẫu nhiên với phân phối Dirichlet bằng các biến Gamma có cùng tham số tỷ lệ. Nếu: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Sau đó: (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) Vấn đề Điều gì xảy ra nếu các tham …
1
Dirichlet sau
Tôi có một câu hỏi về phân phối Dirichlet sau. Với một hàm khả năng đa cực, người ta biết rằng hậu thế là , trong đó là số lần chúng ta đã thấy quan sát.Dir(αi+Ni)Dir(αi+Ni)Dir({\alpha_i + N_i})NiNiN_iithithi^{th} Điều gì xảy ra nếu chúng ta bắt đầu giảm s cho …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.