问题标签 [dirichlet]

我正在尝试使用 R 中的 DirichReg 包将公式对象传递给 Dirichlet 回归。如下所示，该包似乎无法接受这种格式的公式，但文档中没有任何内容说明此限制。这个工作流程的原因是我正在尝试设置一个交叉验证函数，该函数可以应用于不同公式的列表（具有不同协变量的 IE）并返回样本外预测能力以帮助模型选择。

我的“公式”对象与工作 DirichReg 调用中指定的公式之间似乎没有任何区别。

我的猜测是，它与使用 DR_data 命令格式化响应变量的方式有关，但我想不出一种方法来解决这个问题，以便在函数中动态指定公式。

我正在尝试使用 Line-Transect Distance Sampling 和数据增强来模拟乌龟洞穴的大小。但是，我不断收到错误消息“无法找到合适的采样器”。

一些背景：洞穴的宽度可以从 4 厘米到 55 厘米不等，并且以各种概率和与景观中的观察者不同的距离被看到。为了实现收敛，我决定使用基于分类的模型。乌龟洞穴被放入 7 个箱中的一个，在给定箱中的概率来自 Dirichlet 分布。

在这部分代码中，增强的洞穴从模型中提取它们的大小：

一旦它们有了大小，就确定了看到洞穴 p[i] 的概率：

所有这些似乎都可以正常工作，但是在评估 y 时问题发生在这里：

我可以运行除 y 之外的每一行，并且模型运行良好。但是添加该行并包含我的 y 数据会引发“无法找到合适的采样器”错误。知道为什么吗？我需要包含这个变量，因为 y 表示我是否真的在调查期间找到了洞穴。

任何建议将不胜感激。

这是带有一些虚假数据的完整代码：

数据：

运行命令：

我理解 Dirichlet 过程组选择，如下所述：如何在 Dirichlet 过程聚类中决定组分配

但我不明白为什么 DP 组选择算法不使用新项目的功能来确定最佳组成员资格。如果 DP 不使用成员的特征来指导群组成员资格，它将如何找到不同的群组？

我正在尝试创建类似于其中之一的 3D（4D？）狄利克雷概率密度函数图（来自Wikipedia）：

我的数据由 3 列和 100000 行组成，其中每行总和为从rdirichlet函数获得的 1。我可以使用创建热图版本DirichletReg，它大致相当于上面维基百科图中右下角的图，如下所示：

或者我可以创建一个类似于左上角 Wiki 图的统一热图版本，如下所示：

我的问题：是否可以像维基图一样制作三元图 3D，而不是热图？我曾尝试使用plotly和plot3d包来做到这一点，但无法接近。任何帮助将非常感激。

我的问题是关于如何使用 R 代码实现嵌套的狄利克雷过程（NDP）。

NDP 适用于对分布进行聚类并同时在分布内进行聚类。罗德里格斯等人。(2008) 提供了一个模拟示例来证明 NDP 区分不同分布的能力。我试图通过重现此示例的结果来学习这种方法。但未能这样做，因为我无法很好地理解基本分布与混合物成分的关系。

模拟示例使用正态反伽马分布 NIG(0,0.01,3,1) 作为基本分布。但是四种不同的分布是：

第 4 节 (Rodriguez et al.,2008, p.1135) 中提供的算法用于进行模拟。我很难理解和执行这个算法，尤其是第 5 步：

你能提供一个示例代码来演示这个算法吗？非常感谢您的帮助！

有人可以为具有一个分类 X 变量（Dirichlet 先验）的贝叶斯多项逻辑模型提供 JAGS 代码吗？我的代表性示例是下面代码中的矩阵“z”，它代表 3 个结果，而代码底部的“站点”是分类 x 变量。

我可以获得估计这 3 个结果中的每一个结果的代码，但我对如何添加分类 X（医院站点）感到困惑。

我想使用第一个结果 z[, 1] 作为参考，使用“a”作为“站点”的参考。

这是估计结果的示例代码（没有分类 X）。这就是我到目前为止所拥有的。任何有关使用 X 扩展此模型的帮助将不胜感激。

我正在努力实现一个模型，其中 Dirichlet 变量的集中因子取决于另一个变量。

情况如下：

系统因组件故障而失败（共有三个组件，每次测试/观察中只有一个组件失败）。

组件的故障概率取决于温度。

这是该情况的（已评论）简短实现：

_

我在示例函数中收到以下错误：

有什么建议么 ？

我正在利用 Gensim 的 HDP 实现来推断数据集的主题，但我对截断级别有疑问。

有没有办法推断出最合适的截断级别？我注意到主题的最终数量取决于所选截断级别的值。

我对 LDA (Gensim) 文档中对 alpha 的评论有点困惑。

在“常规”Gensim LdaModel 中，它说如果设置 alpha = 'asymmetric'，Gensim 使用“1.0 / topicno 的固定归一化非对称先验”（topicno 是 num_topics，对吗？！）。但是为什么叫不对称呢？这不是对称情况吗？（见https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html）

Mallet 使用的 alpha 的默认数字是多少？50？如果是这样，为什么？据我所知，应该选择一些 <1 的值以获得良好的结果。（见https://radimrehurek.com/gensim/models/wrappers/ldamallet.html）

我正在使用在线 LDA 来执行一些主题建模任务。我正在使用基于论文 Original Online LDA 论文的核心代码：Hoffman、Blei 和 Bach，“Online Learning for Latent Dirichlet Allocation”。NIPS，2010。代码可在以下网址获得：https ://github.com/blei-lab/onlineldavb 。

我正在使用一组约 167000 个文档。该代码生成 lambda 文件作为我用来生成主题的输出（https://github.com/wellecks/online_lda_python，printtopics.py）。但我不确定如何使用它来查找新测试数据的主题（类似于 gensim 中的 model.get_document_topics ）。请帮助解决我的困惑。