Questions tagged «weibull»

当我使用GAM时，它给了我剩余的DF为（代码的最后一行）。这意味着什么？超越GAM示例，通常，自由度可以是非整数吗？26.626.626.6 > 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 of freedom Residual Deviance: 177.4662 on 26.6 degrees of …

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 

注意： 我发布的是我的一位前学生的问题，由于技术原因，他自己无法发布。 给定来自pdf的Weibull分布的iid样本， 那里是有用的缺失变量表示 ，因此可以使用关联的EM（期望最大化）算法来查找的MLE ，而不是直接使用数值优化？x1,…,xnx1,…,xñx_1,\ldots,x_nFķ(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 

可以显示Hi以获得修改的最大似然法的形状和比例参数

19 r  maximum-likelihood  weibull 

Gamma和Weibull分布背后的直觉有什么区别？两种密度之间有关系吗？ 请帮助。

16 gamma-distribution  weibull 

我一直在使用进行模型调整caret，但随后使用该gbm软件包重新运行模型。据我了解，caret程序包使用gbm的输出应相同。然而，data(iris)使用RMSE和R ^ 2作为评估指标，使用进行的快速测试显示模型中的差异约为5％。我想使用来找到最佳模型性能，caret但要重新运行gbm以利用部分依赖图。下面的代码具有可重复性。 我的问题是： 1）为什么即使这两个软件包应该相同，我仍会看到这两个软件包之间的差异（我知道它们是随机的，但5％的差异还是很大的，尤其是当我没有使用iris建模时使用的很好的数据集时） 。 2）同时使用这两个软件包有什么优点或缺点？ 3）不相关：使用iris数据集时，最佳interaction.depth值为5，但高于我所阅读的最大值，使用最大值floor(sqrt(ncol(iris)))为2。这是严格的经验法则还是非常灵活？ 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 <- "RMSE" trainControl <- trainControl(method="cv", number=10) set.seed(99) gbm.caret <- train(Sepal.Length ~ ., data=iris, distribution="gaussian", method="gbm", trControl=trainControl, verbose=FALSE, tuneGrid=caretGrid, metric=metric, bag.fraction=0.75) print(gbm.caret) # …

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 

已关闭。这个问题需要细节或说明。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？添加细节并通过编辑此帖子来澄清问题。 5年前关闭。 我一直在处理一些过程周期时间数据，并使用标准的z分数进行缩放，以便在整个周期时间的各个部分之间进行比较。 由于数据严重右偏/非正常，我是否应该使用其他转换？（“异常值”永远不会花费消极时间，并且通常比“平均”花费更长的时间） 使用z分数似乎仍然“有效” ... ############### # R code ############### mydata <- rweibull(1000,1,1.5) hist(mydata) hist(scale(mydata))

12 normality-assumption  standardization  weibull 

我希望这是不言自明的，但是如果有一些不清楚的地方，请告诉我：是否有Weibull分布的多元版本？

10 distributions  multivariate-analysis  copula  weibull