我对用python pymc3包进行负二项式回归的解释感到困惑。我不知道如何解释GLM中的mu和alpha。这里我有一个简单的向量,我想为自己找到NB回归模型:
# The data
y = [100,200,300,400,50,300,60,89,90,100,100]
data = {'y':y, 'x':[1]*len(y)}
basic_model = pm.Model()
with basic_model:
fml = 'y~x'
pm.glm.GLM.from_formula(formula=fml, data=da
我目前已经开始研究图形化的概率模型。我读过Avi Pfeffer写的关于Figaro概率编程语言的书“实践概率编程”。作为练习,我正在尝试从学习集学习正态分布的参数。不管怎么说,我得到的数据并不完全是我所期望的。
我定义了一个模型,其中正态分布取决于两个参数:均值是另一个正态分布,均值为50,方差为0.01。方差是k=2和theta=2的伽马分布。
我正在进行100次观察,每个观察的值都是100。我用一个重要的抽样算法来推断均值和方差。以下是代码
val mean : Element[Double] = Normal(50,0.01)
val variance: Element[Double]
这个程序应该是把一个泊松分布放在一个绘图图上。但当我运行它时,什么也没有出现。我试着重新排列代码,但它告诉我x和y不在同一维度...
有没有人能弄明白?
from numpy import *
from scipy.special import gamma
import pylab
import matplotlib.pyplot
mu = 70
counts = range(45,101,1)
for counts in range(46,96,1):
p = exp(-mu) * mu**counts / gamma(counts +1)
pylab.plot(counts,p)
p
我试图在R中创建一个GLMM,我想了解蝙蝠的出现时间如何取决于不同的因素。在这里,我把各自蝙蝠的离开和当天日落之间的时间差作为因变量(公制)。作为固定因素,我想包括不同的天气数据(公制)以及蝙蝠的繁殖状态(分类)。此外,还有应答器号码(个人识别码)作为排除蝙蝠之间个体间差异的随机因素。
我最初是用线性混合模型(package lme4)在R上工作的,但是残差的QQ图与正态分布有很大的偏差。另外,数据的直方图表示伽马分布。因此,我实现了一个具有伽玛分布的GLMM。下面是一个有一个天气参数的例子:
model <- glmer(formula = difference_in_min ~ re
我正在试图计算下面的公式
R中的使用:
nu = 343 ## !! can be any other number but this is the max. R can handle !! ##
gamma(nu / 2) / (sqrt(nu / 2) * gamma( (nu - 1) / 2) )
问题:
我刚刚意识到,nu = 343是R可以处理的nu的最大值。我想知道是否有办法克服这个限制,使R可以处理nu的任何值
我正在尝试使用python在我的数据上拟合一个随机的伽马分布。到目前为止,我已经编写了以下代码
a = 10
b = 1
n=25
n_classes = 16
true_val = []
for i in np.arange(n_classes):
gamma_process= np.cumsum(np.random.gamma(n,a,b)) # to get cummaltive sum of the fit
true_val = gamma_process
当我运行这段代码时,它没有给出任何错误,但我在true_val中得到的值只有一个。我想要获
我试图为Google编写一个扩展,以添加CHIDIST()函数,就像Microsoft和LibreOffice Calc中的那样。我目前的尝试并没有产生与LibreOffice函数相同的结果。任何帮助都将不胜感激。
function CHIDIST(value, degrees_of_freedom) {
x = value;
v = degrees_of_freedom;
if(x>0) {
return (Math.pow(x,(v-2)/2)*Math.pow(Math.E,-x/2))/(Math.pow(2,v/2)*gamma(v/2));
}
e
有没有统计方法来评估2个分布的切线关系?
If 2 distribution are seperated clearly, result is bigger;
if distributed like comb, result is smaller.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
2具有不同y轴值的分布0,1