คำถามติดแท็ก matlab

ฉันเริ่มตะลุยกับการใช้งานglmnetกับการถดถอยแบบ LASSOซึ่งผลลัพธ์ของความสนใจของฉันนั้นเป็นแบบขั้วคู่ ฉันได้สร้างกรอบข้อมูลจำลองขนาดเล็กด้านล่าง: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) m_edu <- c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1) p_edu <- c(0, …

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 

สำหรับการศึกษาการจำลองฉันต้องสร้างตัวแปรสุ่มที่แสดง prefined (ประชากร) ความสัมพันธ์กับตัวแปรที่มีอยู่YYYY ฉันดูในRแพ็คเกจcopulaและCDVineสามารถสร้างการแจกแจงหลายตัวแปรแบบสุ่มด้วยโครงสร้างการพึ่งพาที่กำหนด อย่างไรก็ตามเป็นไปไม่ได้ที่จะแก้ไขหนึ่งในตัวแปรที่เป็นผลลัพธ์ของตัวแปรที่มีอยู่ ความคิดและลิงก์ไปยังฟังก์ชั่นที่มีอยู่นั้นได้รับการชื่นชม! สรุป: คำตอบที่ถูกต้องสองคำขึ้นมาพร้อมกับโซลูชันที่แตกต่าง: R สคริปต์โดย Caracal ซึ่งจะคำนวณตัวแปรสุ่มกับที่แน่นอน (ตัวอย่าง) ความสัมพันธ์กับตัวแปรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า R ฟังก์ชั่นฉันพบตัวเองซึ่งจะคำนวณตัวแปรสุ่มที่มีการกำหนดประชากรความสัมพันธ์กับตัวแปรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า [@ttnphns 'นอกจากนี้: ฉันใช้เสรีภาพในการขยายชื่อคำถามจากกรณีตัวแปรคงที่เดียวเป็นจำนวนคงที่ของตัวแปรคงที่; เช่นวิธีการสร้างตัวแปรที่มีคอร์เรชั่นที่กำหนดไว้ล่วงหน้าพร้อมกับตัวแปรคงที่บางตัวที่มีอยู่]

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

ฉันกำลังพยายามใช้รูปเงาดำเพื่อกำหนดจำนวนของคลัสเตอร์ในชุดข้อมูลของฉัน รับชุดข้อมูลTrainฉันใช้รหัส matlab ต่อไปนี้ Train_data = full(Train); Result = []; for num_of_cluster = 1:20 centroid = kmeans(Train_data,num_of_cluster,'distance','sqeuclid'); s = silhouette(Train_data,centroid,'sqeuclid'); Result = [ Result; num_of_cluster mean(s)]; end plot( Result(:,1),Result(:,2),'r*-.');` พล็อตผลที่จะได้รับด้านล่างด้วย xaxis เป็นจำนวนคลัสเตอร์และ yaxis ค่าเฉลี่ยของความเงา ฉันจะตีความกราฟนี้ได้อย่างไร ฉันจะกำหนดจำนวนของคลัสเตอร์จากสิ่งนี้ได้อย่างไร?

35 data-visualization  clustering  matlab 

ฉันสนใจที่จะเปรียบเทียบจำนวนความแปรปรวนภายใน 8 ตัวอย่างที่แตกต่างกัน (แต่ละอันจากประชากรที่แตกต่างกัน) ฉันทราบว่าสามารถทำได้หลายวิธีด้วยข้อมูลอัตราส่วน: ความเท่าเทียมกันของการทดสอบความแปรปรวนของ F-test, การทดสอบ Levene เป็นต้น อย่างไรก็ตามข้อมูลของฉันเป็นแบบวงกลม / ทิศทาง (เช่นข้อมูลที่แสดงช่วงเวลาเช่นทิศทางลมและข้อมูลเชิงมุมทั่วไปหรือเวลาของวัน) ฉันได้ทำการวิจัยและพบหนึ่งการทดสอบในแพ็คเกจ "CircStats" ใน R - "การทดสอบของ Watson สำหรับความเป็นเนื้อเดียวกัน" ข้อบกพร่องอย่างหนึ่งคือการทดสอบนี้เปรียบเทียบเพียงสองตัวอย่างซึ่งหมายความว่าฉันจะต้องทำการเปรียบเทียบหลายรายการกับตัวอย่าง 8 รายการของฉัน (แล้วใช้การแก้ไข Bonferonni) นี่คือคำถามของฉัน: 1) มีการทดสอบที่ดีกว่าที่ฉันสามารถใช้ได้หรือไม่? 2) ถ้าไม่สมมติฐานของการทดสอบของ Watson คืออะไร มันเป็นพารามิเตอร์ / ไม่ใช่พารามิเตอร์? 3) อัลกอริทึมที่ฉันสามารถทำการทดสอบนี้คืออะไร? ข้อมูลของฉันอยู่ใน Matlab และฉันไม่ต้องการโอนไปยัง R เพื่อทำการทดสอบ ฉันอยากเขียนฟังก์ชั่นของตัวเอง

21 variance  matlab  f-test  circular-statistics 

ให้คาร์ทีเซียนพิกัดของจุดสุ่มจะเลือกเซนต์(-10,10)x,yx,yx,y(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) ดังนั้นรัศมีจะไม่กระจายอย่างสม่ำเสมอเป็นโดยนัย 's รูปแบบไฟล์ PDFρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho อย่างไรก็ตามฉันคาดว่าเกือบจะเหมือนกันยกเว้นสิ่งประดิษฐ์เนื่องจากมีของเหลือ 4 ชิ้นที่ขอบ:θ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta = \arctan{\frac{y}{x}} ต่อไปนี้เป็นฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่คำนวณ grafically ของและ : θθ\thetaρρ\rho ตอนนี้ถ้าฉันปล่อยให้ถูกแจกจ่าย stจากนั้นดูเหมือนกระจายอย่างสม่ำเสมอ:x , y ∼ N ( 0 , 20 2 ) × N ( 0 , 20 2 ) θx,yx,yx,yx,y∼N(0,202)×N(0,202)x,y∼N(0,202)×N(0,202)x,y \sim N(0,20^2)\times N(0,20^2)θθ\theta ทำไมไม่เหมือนกันเมื่อและเป็นชุดเมื่อ ?θθ\theta(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform 

ฉันพยายามที่จะสร้างสุ่มลำดับความสัมพันธ์กับค่าเฉลี่ย =แปรปรวน = , ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ = 0.8ในรหัสด้านล่างนี้ฉันใช้& เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและ& เป็นวิธีการ1 0.80001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2 * (p * u + sqrt(1 - p^2) * v) + m2 นี้ทำให้ผมที่ถูกต้องcorrcoef()0.8 ระหว่างและx yคำถามของฉันคือวิธีการที่ฉันสามารถสร้างชุดหมายความว่าถ้าผมต้องการzที่ยังมีความสัมพันธ์กับy(ที่มีความสัมพันธ์เดียวกัน ) แต่ไม่ได้อยู่กับ มีสูตรเฉพาะที่ฉันต้องรู้หรือไม่? ผมพบว่าหนึ่งแต่ไม่สามารถเข้าใจมันr=0.8r=0.8r=0.8x

19 correlation  matlab  random-generation  correlation-matrix 

ฉันรู้ว่า SVM เป็นตัวจําแนกไบนารี ฉันต้องการขยายไปยัง SVM แบบหลายชั้น วิธีไหนที่ดีที่สุดและอาจจะง่ายที่สุดในการดำเนินการ รหัส: ใน MATLAB u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(tst, TestVec, model); itr=itr+1; end itr=itr-1; end จะปรับปรุงได้อย่างไร?

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

ในบรรดา Matlab และ Python ภาษาใดดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติทั่วไป อะไรคือข้อดีข้อเสียนอกเหนือจากการเข้าถึงสำหรับแต่ละ?

17 matlab  python 

ฉันได้ยินมาว่าภายใต้สมมติฐานว่างการกระจาย p-value ควรเหมือนกัน อย่างไรก็ตามการจำลองการทดสอบแบบทวินามใน MATLAB กลับมีการแจกแจงที่แตกต่างกันมากจากชุดที่มีค่าเฉลี่ยมากกว่า 0.5 (0.518 ในกรณีนี้): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j = 1:200 success = success + coin(randperm(2,1)); end success_vec(i) = success; end p_vec = binocdf(success_vec,200,0.5); hist(p_vec); พยายามเปลี่ยนวิธีการที่ฉันสร้างตัวเลขสุ่มไม่ได้ช่วย ฉันขอขอบคุณคำอธิบายที่นี่จริงๆ

17 matlab  p-value  binomial  simulation  uniform 

ฉันมีชุดเต็มของลำดับ (การสังเกต 432 จะแม่นยำ) ของ 4 รัฐA−DA−DA-D : เช่น Y=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AA−⋮BC−⋮A⎞⎠⎟⎟⎟⎟Y=(ACDDBACBAACA−−⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABA)Y=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&- &-\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B & A\\ \end{array}\right) แก้ไข : ลำดับการสังเกตมีความยาวไม่เท่ากัน! สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงอะไรหรือไม่? มีวิธีคำนวณเมทริกซ์การเปลี่ยนแปลงPij(Yt=j|Yt−1=i)Pij(Yt=j|Yt−1=i)P_{ij}(Y_{t}=j|Y_{t-1}=i)ใน Matlab หรือ R หรือคล้ายกันหรือไม่? …

16 r  matlab  markov-process 

ฉันกำลังพยายามที่จะจำลองค่าของNNNมิติตัวแปรสุ่มXXXที่มีการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปรที่มีค่าเฉลี่ยเวกเตอร์และความแปรปรวนเมทริกซ์Sμ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^TSSS ผมหวังที่จะใช้วิธีการคล้ายกับวิธีการผกผัน CDF หมายความว่าผมต้องการที่จะเป็นครั้งแรกสร้างมิติเครื่องแบบตัวแปรสุ่มแล้วเสียบเข้าไปใน CDF ผกผันของการกระจายนี้เพื่อที่จะสร้างมูลค่าXNNNUUUXXX ฉันกำลังมีปัญหาเพราะขั้นตอนที่ไม่ได้เป็นเอกสารที่ดีและมีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างฟังก์ชั่น mvnrnd ใน MATLABและคำอธิบายที่ผมพบว่าในวิกิพีเดีย ในกรณีของฉันฉันเลือกพารามิเตอร์ของการแจกแจงแบบสุ่มด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งผมสร้างแต่ละหมายความว่าจากการกระจายชุด(20,40) ฉันสร้างเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมSโดยใช้ขั้นตอนต่อไปนี้: U ( 20 , 40 )μiμi\mu_iU(20,40)U(20,40)U(20,40)SSS สร้างเมทริกซ์สามเหลี่ยมล่างที่โดยที่L ( i , i ) = 1สำหรับi = 1 .. NและL ( i , j ) = U ( - 1 , 1 )สำหรับ i < jLLLL(i,i)=1L(i,i)=1L(i,i) = …

14 matlab  algorithms  random-generation  multivariate-normal 

ไม่มีใครรู้รหัสบางเขียนดี (ใน Matlab หรือ R) สำหรับกระโดด MCMC ย้อนกลับได้? เป็นแอพพลิเคชั่นตัวอย่างที่ใช้ง่ายเพื่อชมเชยเอกสารในหัวข้อที่จะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจกระบวนการ

14 r  matlab  references  mcmc 

ฉันเริ่มทำ Monte Carlo ใน R เป็นงานอดิเรก แต่ในที่สุดนักวิเคราะห์ทางการเงินก็แนะนำให้ย้ายไปที่ Matlab ฉันเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์ แต่ผู้เริ่มต้น Monte Carlo ฉันต้องการสร้างแบบจำลองสแตติกด้วยการวิเคราะห์ความไวและโมเดลไดนามิกในภายหลัง ต้องการไลบรารี่ / อัลกอริทึมที่ดี สำหรับฉันดูเหมือนว่า R มีห้องสมุดที่ยอดเยี่ยมและฉันคิดว่า mathlab เป็นที่ต้องการของโปรแกรมเมอร์ที่ไม่มีประสบการณ์เนื่องจากภาษาปาสคาลที่ง่าย ภาษา R ขึ้นอยู่กับแบบแผนและมันยากสำหรับผู้เริ่มต้น แต่ไม่ใช่สำหรับฉัน ถ้า Matlab / Octave ไม่มีข้อได้เปรียบในด้านตัวเลข / ห้องสมุดฉันจะใช้ R

14 r  matlab  monte-carlo 

ทุกคนสามารถชี้ให้ฉันเห็นการใช้งาน k- หมายถึง (มันจะดีกว่าถ้าใน MATLAB) ที่สามารถใช้เมทริกซ์ระยะทางในการป้อนข้อมูล? การใช้งานมาตรฐาน MATLAB ต้องใช้เมทริกซ์การสังเกตในอินพุตและไม่สามารถเปลี่ยนการวัดความคล้ายคลึงกันได้

14 clustering  matlab  k-means 

ฉันกำลังทำงานกับข้อมูล syntatic สำหรับข้อผิดพลาดในตัวแปรแบบจำลองสำหรับการวิจัยบางอย่าง ขณะนี้ฉันมีตัวแปรอิสระเดี่ยวและฉันคาดว่าฉันรู้ถึงความแปรปรวนสำหรับมูลค่าที่แท้จริงของตัวแปรตาม ดังนั้นด้วยข้อมูลนี้ฉันสามารถบรรลุตัวประมาณค่าแบบไม่เอนเอียงสำหรับค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรตาม นางแบบ: โดยที่: สำหรับบางx~= x + e1x~=x+e1\tilde{x} = x + e_1 e 1 ~ N ( 0 , σ 2 ) σ e 2 ~ N ( 0 , 1 )Y= 0.5 x - 10 + e2y=0.5x−10+e2y = 0.5x -10 + e_2 อี1~ N( 0 , …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables