問題タブ [gamma-distribution]

フォーラムを検索した後、同様の質問は見つかりませんでした。見つけたら、私に知らせてください。本当に感謝します。

R.

私の次のコードは機能しますが、非常に遅いです。パフォーマンスを向上させる方法は?

for ループは非常に遅く、非常に長い時間がかかります。

より良い解決策をいただければ幸いです。ありがとう ！

フォーラムを検索した後、同様の質問は見つかりませんでした。見つけたら、私に知らせてください。本当に感謝します。

R では、関数 Gammad と Truncate (lib distr と truncdist から) からの戻り値を確認する必要があります。

これは、Gammad および Truncate pdf の生成に失敗した場合、失敗値または例外を返して処理できるようにすることを意味します。

ありがとう ！

既知の形状およびレート パラメータを使用してガンマ分布に変換したい変数があります。Rで変数をガンマ分布に変換するにはどうすればよいですか? dgamma、pgamma、および qgamma 関数を調べましたが、希望どおりの機能があるかどうかはわかりません。

以下に小さな例を示します。

注: この例では正規分布データ (ガンマ分布に適合しない) を使用していることは理解していますが、変数を元のガンマ分布に再スケーリングする必要があります。

私はこの本（http://nbviewer.ipython.org/github/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/blob/master/Chapter2_MorePyMC/MorePyMC.ipynb）をよく読んでいますが、自分自身を見つけました私自身の問題に Pymc を使用しようとすると、問題が発生します。

注文した顧客から大量の注文値を受け取りましたが、それらはかなりガンマ分布のように見えます。AB テストを実行していて、注文値の分布がどのように変化するかを確認したい - Pymc と入力してください。私は本の例に従っていましたが、実際にはうまくいかないことがわかりました-最初の試みはこれでした:

Prior_a と Prior_b のトレースの平均を見ると、約 3.97/3.98 の値が表示されます。これらの事前確率の統計を見ると、同様の話が見えます。ただし、事前確率を定義すると、事前確率でメソッドを呼び出すと、rand()予想される種類の値 (100 から 400 の間) が得られます。基本的に、更新段階の 1 つ (観察段階については確信が持てません) は、予期しないことを行っています。

これに少し苦労して、このページ ( http://matpalm.com/blog/2012/12/27/dead_simple_pymc/ ) を見つけ、別のアプローチが適切であると判断しました。

したがって、ガンマ分布を直接求めるのではなく、パラメーターを見つけようとしています (私はそう思います)。これは、適切な大きさのトレースで値を与えるという点で、うまく機能しているようです。ただし、テストグループとベータの両方のアルファのサンプルのヒストグラムをプロットできるようになりましたが、それは私が求めているものではありません。事前確率と私が提供する値から計算された、テストグループの「ガンマのような」分布のそれぞれをプロットできるようにしたいと考えています。また、AB テストの例が示すように、「デルタ」をプロットできるようにしたいと考えています。2番目の例の決定論的変数が私の最善の策になると思いますが、これを構築するための最良の方法は本当にわかりません.

簡単に言えば、AB テストしたいガンマ分布から得たデータがあります。私はデータのガンマ事前ビューを持っていますが、それがより簡単であれば、通常の事前ビューを持っていると説得することができます. 賢明な方法で、収集したデータで同一の事前確率を更新し、分布とそれらの差をプロットしたいと思います。

乾杯、

マット

観測された変数と日付スタンプ [Var1, DD, MM, YYYY] を持つデータ フレームがあり、何千行にもわたって実行されます。毎年観測された変数の分布 [指数関数またはガンマ] を当てはめ、毎年関連するパラメーターを取得する必要があります。

Matlabでは、それはちょうど

したがって、変数 param のデータで毎年のパラメーターを取得します。

それで、これを行うことができるRに何かがありますか?

ありがとう、