Articles of Estadísticas

KenKen puzzle addends: REDUX Un algoritmo no recursivo (corregido)

Esta pregunta se relaciona con aquellas partes de los rompecabezas de KenKen Latin Square que te piden que encuentres todas las combinaciones posibles de números de ncells con valores x tales que 1 <= x <= maxval yx (1) + … + x (ncells) = targetum. Habiendo probado varias de las respuestas más prometedoras, voy […]

KL Divergencia en TensorFlow

Tengo dos tensores, prob_a y prob_b con forma [None, 1000] , y quiero calcular la divergencia KL de prob_a a prob_b . ¿Hay una función incorporada para esto en TensorFlow? Intenté usar tf.contrib.distributions.kl(prob_a, prob_b) pero da: NotImplementedError: No KL(dist_a || dist_b) registered for dist_a type Tensor and dist_b type Tensor Si no hay una función […]

Ajuste del modelo ARMA a series de tiempo indexadas por tiempo en python

Estoy tratando de ajustar un modelo ARMA a una serie de tiempo almacenada en un dataframe de pandas. El dataframe tiene una columna de valores de tipo numpy.float64 llamado “val” y un índice de marcas de tiempo de pandas. Las marcas de tiempo están en el formato “Año-Mes-Día Hora: Minuto: Segundo”. Entiendo que el siguiente […]

Coeficientes de correlación y valores de p para todos los pares de filas de una matriz

Tengo una matriz de data con m filas yn columnas. np.corrcoef para calcular los coeficientes de correlación entre todos los pares de filas usando np.corrcoef : import numpy as np data = np.array([[0, 1, -1], [0, -1, 1]]) np.corrcoef(data) Ahora también me gustaría echar un vistazo a los valores p de estos coeficientes. np.corrcoef no […]

Python scipy.stats.powerlaw exponente negativo

Quiero proporcionar un exponente negativo para la rutina scipy.stats.powerlaw, por ejemplo, a = -1.5, para dibujar muestras aleatorias: “”” powerlaw.pdf(x, a) = a * x**(a-1) “”” from scipy.stats import powerlaw R = powerlaw.rvs(a, size=100) ¿Por qué se requiere un> 0, cómo puedo suministrar una a negativa para generar las muestras aleatorias y cómo puedo proporcionar […]

¿Hay alguna función de autocorrellación numpy con salida estandarizada?

Seguí el consejo de definir la función de autocorrelación en otro post: def autocorr(x): result = np.correlate(x, x, mode = ‘full’) maxcorr = np.argmax(result) #print ‘maximum = ‘, result[maxcorr] result = result / result[maxcorr] # <=== normalization return result[result.size/2:] sin embargo, el valor máximo no era “1.0”. por lo tanto, introduje la línea etiquetada con […]

Ejemplo de implementación de Baum-Welch.

Estoy intentando aprender sobre el algoritmo de Baum-Welch (para usar con un modelo de Markov oculto). Entiendo la teoría básica de los modelos hacia adelante y hacia atrás, pero sería bueno que alguien ayude a explicarlo con algún código (me resulta más fácil leer el código porque puedo jugar para entenderlo). Revisé github y bitbucket […]

¿Errores estándar de Newey-West para OLS en Python?

Quiero tener un coeficiente y un error estándar de Newey-West asociado con él. Estoy buscando la biblioteca de Python (idealmente, pero cualquier solución que funcione está bien) que puede hacer lo que hace el siguiente código R: library(sandwich) library(lmtest) a <- matrix(c(1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9)) b <- matrix(c(3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9)) temp.lm = lm(a ~ b) temp.summ <- summary(temp.lm) temp.summ$coefficients <- […]

Matriz condensada para encontrar pares.

Para un conjunto de observaciones: [a1,a2,a3,a4,a5] sus distancias en pares d=[[0,a12,a13,a14,a15] [a21,0,a23,a24,a25] [a31,a32,0,a34,a35] [a41,a42,a43,0,a45] [a51,a52,a53,a54,0]] Se dan en forma de matriz condensada (triangular superior a la anterior, calculada a partir de scipy.spatial.distance.pdist ): c=[a12,a13,a14,a15,a23,a24,a25,a34,a35,a45] La pregunta es, dado que tengo el índice en la matriz condensada, ¿existe una función (en python, de preferencia) f para […]

numpy convierte matrices de cadenas categóricas a una matriz entera

Estoy tratando de convertir una matriz de cadenas de variables categóricas en una matriz entera de variables categóricas. Ex. import numpy as np a = np.array( [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘a’, ‘b’, ‘c’]) print a.dtype >>> |S1 b = np.unique(a) print b >>> [‘a’ ‘b’ ‘c’] c = a.desired_function(b) print c, c.dtype >>> [1,2,3,1,2,3] int32 Me […]