loglik, posterior = model.score_samples(X_Test)

时间: 2024-04-02 18:35:55 浏览: 54
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EM.zip_matlab例程_matlab_

这是一个关于概率模型评估的代码片段，其中model代表了一个概率模型，X_Test代表了测试数据。model.score_samples(X_Test)函数会返回两个结果，第一个是测试数据在模型中的对数似然值，第二个是测试数据在模型中的后验概率值。这两个值可以用于评估模型的性能和确定测试数据的分类或者聚类结果。
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在R软件中实现回归估计.pdf

从回归中提取统计量，可以使用summary()函数来获取模型摘要，其中包括残差平方和(deviance())、决定系数(r.squared)、对数似然统计量(logLik())、自由度(df)、拟合值(fitted.values)、残差(residuals)...

function [ess, ll] = estep(model, data) X = data.X; y = data.y; N = size(X,1); K = model.nmix; if model.fixmix logprior = repmat(rowvec(log(model.mixweights)), N, 1); else logprior = softmaxLog(X, model.Wq); end loglik = zeros(N,K); if ~model.classifier for k=1:K loglik(:,k) = gaussLogprob(X*model.Wy(:,k), model.sigma2(k), y); end else for k=1:K logpred = softmaxLog(X, model.Wy(:,:,k)); % N*C %loglik(:,k) = logpred(:, y); % pluck out correct columns loglik(y == k,k) = logpred(y == k,k); end end logpost = loglik + logprior; [logpost, logZ] = normalizeLogspace(logpost); ll = sum(logZ); post = exp(logpost); ess.data = data; ess.post = post; end

接下来，根据模型是否为分类问题，计算似然概率的对数 loglik。如果是回归问题，则对于每个混合成分，使用高斯分布计算；如果是分类问题，则对于每个混合成分，使用 softmax 函数计算输出类别的概率，并选择正确...
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[Advanced] Implementation of Hidden Markov Model (HMM) in MATLAB

# 2.1 Creation and Initialization of the HMM Model ### 2.1.1 Definition of State Transition and Observation Matrices The Hidden Markov Model (HMM) is defined by two key matrices: the state ...

kalmanFilter = kalman_filter(sys, 'ProcessNoise', eye(2)*1e-5, 'MeasurementNoise', 1e-3); % 创建卡尔曼滤波器对象 [y,~,~] = lsim(kalmanFilter, u, t, x0, 'covariance', P0); % 对输入信号进行滤波 定义的kalman函数如下function [x, V, VV, loglik] = kalman_filter(y, A, C, Q, R, init_x, init_V, varargin) MATLAB报错显示输入参数的数目不足怎么办

您好！根据您提供的代码和报错信息，我看到您调用了名为"kalman_filter"的函数，但是在调用时参数数量不足。这通常是由于没有提供足够的输入参数引起的。 在Matlab中，函数的输入参数数量必须与函数定义中的参数...

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points uniq a model_text <- textConnection( 'model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # Likelihood for (i in 1:n) { # Determine which interval the time is in for (j in 1:J) { if (t[i] <= a[j+1]) { break } } }') jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间t和是否死亡的状态d。请帮我用R code写好这个model，给定beta服从正态分布，lambda服从gamma分布。这里面的model有bug，似然函数的if else判断语句有误，没法构建似然函数，请debug或者重新写

# Output posterior samples lam_post beta_post } " # Define JAGS data jagsData (Data, list( n = nrow(Data), J = length(uniq), K = length(uniq) + 1, t = Time, d = Death, Z = Group - 1.5, a ...

> logLik_t <- logLik(fit_t) Error in UseMethod("logLik") : no applicable method for 'logLik' applied to an object of class "fGARCH"

这个错误提示是因为 "fGARCH" 类型的对象没有实现 logLik 方法。你可以尝试使用 garchFit 函数的 solver 参数来指定使用哪个最大似然估计器。例如，如果你想使用BFGS最大似然估计器，可以这样写： R fit_t ...

Warning message: In coxph.fit(X, Y, istrat, offset, init, control, weights = weights, : Loglik converged before variable 14 ; coefficient may be infinite.

这个警告信息表示，在 Cox 模型拟合过程中，对数似然函数在变量14之前就已收敛，这意味着变量14的系数可能是无限的。这通常是由于数据中存在极端值或共线性问题导致的。 你可以尝试对数据进行异常值和共线性检查，...

#MEPS DATA Hexpend<-read.csv("HealthExpend.csv") #导入数据 # CHECK THE NAMES,DIMENSION IN THE FILE AND LIST THE FRIST names(Hexpend) dim(Hexpend) Hexpend[1:8,] attach(Hexpend) n<-dim(Hexpend)[1] POSEXP<-seq(0,0,length=n) for(i in 1:n){ if(EXPENDIP[i]!=0)POSEXP[i]=1} # ALTERNATIVE - FIT A GENERALIZED LINEAR MODEL; PosExpglm = glm(POSEXP~GENDER,family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglm) logLik(PosExpglm) summary(POSEXP) # FULL LOGIT MODEL PosExpglmFull=glm(POSEXP~AGE+GENDER +factor(RACE)+factor(REGION)+factor(EDUC)+factor(PHSTAT)+factor(ANYLIMIT)+factor(INCOME)+factor(insure), family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglmFull) logLik(PosExpglmFull) Gender<-as.factor(GENDER) PosExpglmFull=glm(POSEXP~AGE+C(Gender,base=1) +as.factor(RACE)+as.factor(REGION)+as.factor(EDUC)+as.factor(PHSTAT)+as.factor(ANYLIMIT)+as.factor(INCOME)+as.factor(insure), family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglmFull)

logLik() 函数用于计算模型的对数似然值。 接下来，代码使用 glm() 函数建立了一个包含多个自变量的二元 logistic 回归模型，用于探究各个因素对医疗支出的影响。这个模型的因变量仍然是 POSEXP，自变量包括 AGE、...

Length Class Mode coef 1 -none- numeric sigma2 1 -none- numeric var.coef 1 -none- numeric mask 1 -none- logical loglik 1 -none- numeric aic 1 -none- numeric arma 7 -none- numeric residuals 27 ts numeric call 3 -none- call series 1 -none- character code 1 -none- numeric n.cond 1 -none- numeric nobs 1 -none- numeric model 10 -none- list 什么意思

这是一个时间序列模型的summary()函数输出结果，其中包括了该模型的各种信息。具体解释如下： - Length：表示该对象（即summary()函数的...- model：表示ARIMA模型的完整信息，包括AR、MA、差分阶数、掩码等。

Error in UseMethod("logLik") : no applicable method for 'logLik' applied to an object of class "c('double', 'numeric')"

logLik(model) 在上面的代码中，我们首先导入了数据。然后，我们使用“glm”函数拟合了一个glm模型，并将其存储在“model”变量中。最后，我们使用“logLik”函数计算了这个模型的对数似然值。如果你的代码与...

no applicable method for 'logLik' applied to an object of class "function"

这个错误通常是由于尝试对一个非统计模型对象应用logLik()函数而导致的。logLik()函数是用于计算最大似然估计的对数似然函数值的函数，只能应用于一些特定的模型对象，例如lm()、glm()、lme()、glmer()等等。如果你...

model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data,family = binomial），如果换成多元的，family = binomial怎么变

logLik(model) 在上面的代码中，我们使用glm函数拟合了一个多项式广义线性模型，其中因变量y有三个以上的类别，自变量有x1、x2和x3。我们将family参数设为multinomial，以指定模型的误差分布为多项式分布。最后...

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lrtest()函数是R语言中lmtest包中的一个函数，它用于比较两个嵌套的线性回归模型，并进行likelihood ratio test。它的语法如下： r lrtest(model1, model2) 其中，model1和model2是两个嵌套的线性...

设x1到xn是独立同分布且密度函数为（alpha+1)*x^alpha,0<x<1的样本，取n=500,alpha=0.7,R语言编程用模拟计算参数alpha的矩估计，最大似然估计，并比较两种估计的MSE

fit (0.5, loglik, x = x, method = "BFGS") alpha_hat_mle $par 最后，我们可以计算两种估计的MSE，并进行比较。代码如下： # 计算矩估计和最大似然估计的MSE mse_mom ((alpha_hat_mom - alpha)^2) mse_...

how to estimate the ordered probit model by using MLE, please give the code

To estimate the ordered probit model using Maximum Likelihood Estimation (MLE), you can use the "VGAM" package in R. Here is an example code: R # Load the "VGAM" package library(VGAM) # Load the ...

在R中如何使用likelihood ratio test来比较两个模型的log-likelihood值，有没有示例？

logLik_model1 <- logLik(model1) logLik_model2 <- logLik(model2) # 使用lrtest()函数进行likelihood ratio test lrtest_result <- lrtest(model1, model2) # 输出结果 print(lrtest_result) 注意：以上代码仅...

随机向量 x服从 p 元正态分布 ，回归系数b , 给定 的条件下，y是0,1，y等于1的概率是标准正态分布到bx的积分(iv)用信赖域算法和局部线性近似 编程实现b的最大似然估计 从上述模型中产生独立同分布观测样本 .的 python代码（不使用minize函数和optimistic包并且产生结果）

actual_reduction = neg_loglik(b0 + step, X, y) - negloglik predicted_reduction = -grad.dot(step) - 0.5*step.dot(hess).dot(step) rho = actual_reduction / predicted_reduction if rho delta = ...
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