Câu hỏi được gắn thẻ «markov-process»

Một quá trình ngẫu nhiên với tài sản rằng tương lai là điều kiện độc lập với quá khứ, cho hiện tại.

1
Tại sao Anova () và drop1 () cung cấp các câu trả lời khác nhau cho GLMM?
Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 




2
Định lý giới hạn trung tâm cho chuỗi Markov
\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Định lý giới hạn trung tâm (CLT) nói rằng đối với độc lập và phân phối nhận dạng (iid) với và , tổng sẽ hội tụ thành một bản phân phối bình thường là : X1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\dotsE[Xi]=0E[Xi]=0\E[X_i]=0Var(Xi)&lt;∞Var⁡(Xi)&lt;∞\operatorname{ Var} (X_i)<\inftyn→∞n→∞n\to\infty∑i=1nXi→N(0,n−−√).∑i=1nXi→N(0,n). \sum_{i=1}^n X_i \to N\left(0, \sqrt{n}\right). Giả sử thay vào đó X1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\dots …

1
R hồi quy tuyến tính biến phân loại Biến ẩn giá trị
Đây chỉ là một ví dụ mà tôi đã bắt gặp nhiều lần, vì vậy tôi không có bất kỳ dữ liệu mẫu nào. Chạy mô hình hồi quy tuyến tính trong R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1là một biến liên tục. x2là phân loại và có …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 





2

4
Giá trị của Worm và Apple
Một quả táo được đặt tại đỉnh AAA của hình ngũ giác ABCDEABCDEABCDE , và một con sâu nằm hai đỉnh đi, tại CCC . Mỗi ngày con sâu bò với xác suất bằng nhau với một trong hai đỉnh liền kề. Như vậy sau một ngày sâu là tại …




Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.