คำถามติดแท็ก weibull

เมื่อฉันใช้ GAM มันให้ DF ที่เหลือกับฉันคือ (บรรทัดสุดท้ายในรหัส) นั่นหมายความว่าอย่างไร? นอกเหนือไปจากตัวอย่างของ GAM โดยทั่วไปแล้วจำนวนองศาความเป็นอิสระจะเป็นจำนวนที่ไม่ใช่จำนวนเต็มหรือไม่26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter for gaussian family taken to be 6.6717) Null Deviance: 1126.047 on 31 degrees …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

หมายเหตุ: ฉันกำลังโพสต์คำถามจากนักเรียนเก่าของฉันไม่สามารถโพสต์ด้วยตนเองได้ด้วยเหตุผลทางเทคนิค รับ iid ตัวอย่างจากการแจก Weibull พร้อม pdf มีตัวแปรที่ขาดหายไปที่เป็นประโยชน์ และด้วยเหตุนี้ EM (ความคาดหวัง - การขยายใหญ่สุด) อัลกอริธึมที่สามารถใช้ในการค้นหา MLE ของแทนที่จะใช้ตรงไปตรงมา การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข?x1,…,xnx1,…,xnx_1,\ldots,x_nfk(x)=kxk−1e−xkx>0fk(x)=kxk−1e−xkx>0 f_k(x) = k x^{k-1} e^{-x^k} \quad x>0 fk(x)=∫Zgk(x,z)dzfk(x)=∫Zgk(x,z)dzf_k(x) = \int_\mathcal{Z} g_k(x,z)\,\text{d}zkkk

24 optimization  missing-data  expectation-maximization  weibull  gumbel 

สวัสดีเดียวกันสามารถแสดงให้ได้รับพารามิเตอร์รูปร่างและขนาดสำหรับวิธีการปรับโอกาสสูงสุด

19 r  maximum-likelihood  weibull 

ความแตกต่างระหว่างสัญชาตญาณเบื้องหลังการแจกแจงแกมม่าและไวบูลคืออะไร? มีความสัมพันธ์ระหว่างสองความหนาแน่นหรือไม่? กรุณาช่วย

16 gamma-distribution  weibull 

ฉันเคยใช้การจูนโมเดลcaretแต่แล้วก็รันโมเดลอีกครั้งโดยใช้gbmแพ็คเกจ ฉันเข้าใจว่าcaretแพ็กเกจที่ใช้gbmและเอาต์พุตควรเหมือนกัน อย่างไรก็ตามการทดสอบการทำงานอย่างรวดเร็วโดยใช้data(iris)แสดงความแตกต่างในรูปแบบประมาณ 5% โดยใช้ RMSE และ R ^ 2 เป็นตัวชี้วัดการประเมินผล ฉันต้องการค้นหาประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ดีที่สุดโดยใช้caretแต่เรียกใช้อีกครั้งgbmเพื่อใช้ประโยชน์จากแผนการพึ่งพาบางส่วน รหัสด้านล่างสำหรับการทำซ้ำ คำถามของฉันจะเป็น: 1) เหตุใดฉันจึงเห็นความแตกต่างระหว่างแพ็คเกจทั้งสองนี้ถึงแม้ว่าพวกเขาจะเหมือนกัน (ฉันเข้าใจว่าพวกมันสุ่ม แต่ 5% ค่อนข้างแตกต่างกันมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อฉันไม่ได้ใช้ชุดข้อมูลที่ดีirisสำหรับการสร้างแบบจำลองของฉัน) . 2) มีข้อดีหรือข้อเสียในการใช้ทั้งสองแพคเกจหรือไม่ 3) ไม่เกี่ยวข้อง: การใช้irisชุดข้อมูลที่ดีที่สุดinteraction.depthคือ 5 แต่สูงกว่าที่ฉันได้อ่านควรจะใช้สูงสุดfloor(sqrt(ncol(iris)))ซึ่งควรจะเป็น 2 นี่เป็นกฎง่ายๆหรือเข้มงวดหรือไม่? library(caret) library(gbm) library(hydroGOF) library(Metrics) data(iris) # Using caret caretGrid <- expand.grid(interaction.depth=c(1, 3, 5), n.trees = (0:50)*50, shrinkage=c(0.01, 0.001), n.minobsinnode=10) metric …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

ปิด คำถามนี้ต้องการรายละเอียดหรือความคมชัด ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ เพิ่มรายละเอียดและชี้แจงปัญหาโดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน5 ปีที่ผ่านมา ฉันทำงานกับข้อมูลรอบเวลากระบวนการบางอย่างและปรับขนาดโดยใช้คะแนน z มาตรฐานเพื่อเปรียบเทียบระหว่างส่วนของรอบเวลาทั้งหมด ฉันควรใช้การแปลงรูปแบบอื่นเนื่องจากข้อมูลมีความเบ้อย่างหนัก / ไม่ปกติใช่หรือไม่ ('ค่าผิดปกติ' ไม่สามารถใช้เวลาติดลบและมักใช้เวลานานกว่า 'ค่าเฉลี่ย' มาก) การใช้คะแนน z ยังคงดูเหมือนว่า "ทำงาน" ... ############### # R code ############### mydata <- rweibull(1000,1,1.5) hist(mydata) hist(scale(mydata))

12 normality-assumption  standardization  weibull 

ฉันหวังว่าอันนี้จะอธิบายตนเอง แต่ให้ฉันรู้ว่ามีบางอย่างไม่ชัดเจน: มีการแจกแจงแบบ Weibull หลายรุ่นหรือไม่?

10 distributions  multivariate-analysis  copula  weibull