Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Specyfikacja części Funkcja Emerson CF711AB01 to wydajny i wszechstronny termostat, który zawiera szereg innowacyjnych technologii. Jego funkcje obejmują programowalne ustawienia temperatury, precyzyjne odczyty temperatury i wyświetlanie informacji na temat nastaw, a także możliwość sterowania urządzeniami zdalnie za pośrednictwem aplikacji mobilnej. Jest to wysoce wydajny termostat, który może sprostać wszelkim wymaganiom i zapewnić wszechstronny komfort i wygodę w domu lub biurze.

Ostatnia aktualizacja: Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

R: funkcja glm z rodziną = specyfikacja „dwumianowa” i „waga”

Jestem bardzo zdezorientowany, jak waga działa w glm z rodziną = „dwumianowy”. W moim rozumieniu prawdopodobieństwo glm z rodziną = „dwumianowy” jest określone w następujący sposób:

$f (y) = (\frac{n}{n y}) p^{n y} (1 - p)^{n (1 - y)} = \exp (n [y \log \frac{p}{1 - p} - (- \log (1 - p))] + \log))$

gdzie $y$ to „odsetek zaobserwowanego sukcesu”, a $n$ to znana liczba prób.

W moim rozumieniu prawdopodobieństwo sukcesu $p$ jest sparametryzowane za pomocą niektórych współczynników liniowych $β$ jako $p = p (β)$ i funkcji glm z wyszukiwaniem rodziny = „dwumianowe” dla:

$arg max_{β} \sum_{i} \log f (y_{i}) .$

Następnie ten problem optymalizacji można uprościć:

$arg max_{β} \sum_{i} \log f (y_{i}) = arg max_{β} \sum_{i} n_{i} [y_{i} \log \frac{p (β)}{1 - p (β)} - (- \log (1 - p (β)))] + \log (\frac{n_{i}}{n_{i} y_{i}}) = arg max_{β} \sum_{i} n_{i} [y_{i} \log \frac{p (β)}{1 - p (β)} - (- \log (1 - p (β)))]$

Dlatego jeśli pozwolimy $n_{i}^{*} = n_{i} c$ dla wszystkich $i = 1, . ., N$ dla jakiejś stałej $c$ , to musi być również prawdą, że:

$arg max_{β} \sum_{i} \log f (y_{i}) = arg max_{β} \sum_{i} n_{i}^{*} [y_{i} \log \frac{p (β)}{1 - p (β)} - (- \log (1 - p (β)))]$

Z tego pomyślałem, że Skalowanie liczby prób $n_{i}$ ze stałą NIE wpływa na oszacowania maksymalnego prawdopodobieństwa β biorąc pod uwagę odsetek powodzenia $y_{i}$ .

Plik pomocy glm mówi:

 "For a binomial GLM prior weights are used to give the number of trials when the response is the proportion of successes"

Dlatego spodziewałem się, że skalowanie wagi nie wpłynie na szacowany β biorąc pod uwagę odsetek sukcesu jako odpowiedzi. Jednak następujące dwa kody zwracają różne wartości współczynników:

 Y <- c(1, 0, 0, 0) ## proportion of observed successw <- 1:length(Y) ## weight= the number of trialsglm(Y~1, weights=w, family=binomial)Daje to:
 Call: glm(formula = Y ~ 1,  family = "binomial",  weights = w)Coefficients:(Intercept) -2. 197 podczas gdy jeśli pomnożę wszystkie wagi przez 1000, szacowane współczynniki są różne:
 glm(Y~1, weights=w*1000, family=binomial)Call: glm(formula = Y ~ 1,  family = binomial,  weights = w * 1000)-3. 153e+15 Widziałem wiele innych takich przykładów, nawet z umiarkowanym skalowaniem wag. Co tu się dzieje?

Odpowiedzi:

Twój przykład powoduje jedynie błąd zaokrąglania w R. Duże ciężary nie działają dobrze w glm. Prawdą jest, że skalowanie wo praktycznie każdą mniejszą liczbę, na przykład 100, prowadzi do takich samych oszacowań, co nieskalowane w.

Jeśli chcesz bardziej niezawodnego zachowania z argumentami wag, spróbuj użyć svyglmfunkcji z surveypakietu.

Spójrz tutaj:

 > svyglm(Y~1,  design=svydesign(ids=~1,  weights=~w,  data=data. frame(w=w*1000,  Y=Y)),  family=binomial)Independent Sampling design (with replacement)svydesign(ids = ~1,  weights = ~w,  data = data. frame(w = w * 1000,  Y = Y))Call: svyglm(formula = Y ~ 1,  design = svydesign(ids = ~1,  weights = ~w2,  data = data. frame(w2 = w * 1000,  Y = Y)),  family = binomial)-2. 197 Degrees of Freedom: 3 Total (i. e.  Null); 3 ResidualNull Deviance: 2. 601 Residual Deviance: 2. 601 AIC: 2. 843Myślę, że sprowadza się to do początkowych wartości użytych w glm. fitstosunku do tego, family$initializeco sprawia, że metoda się różni. O ile wiem, glm. fitrozwiąż problem, tworząc rozkład QR z gdzie jest macierzą projektową, a to przekątna z pierwiastkami kwadratowymi wpisów, jak opisano tutaj. Oznacza to, że wykorzystuje metodę Newtona-Raphsona. X √ $\sqrt{W} X$  $X$  $\sqrt{W}$ 
Odpowiedni $intializekod to:
if (NCOL(y) == 1) {if (is. factor(y)) y <- y ! = levels(y)[1L]n <- rep. int(1,  nobs)y[weights == 0] <- 0if (any(y < 0 | y > 1)) stop("y values must be 0 <= y <= 1")mustart <- (weights * y + 0. 5)/(weights + 1)m <- weights * yif (any(abs(m - round(m)) > 0. 001)) warning("non-integer #successes in a binomial glm! ")}Oto uproszczona wersja, glm. fitktóra pokazuje mój punkt widzenia
> #####> # setup> y <- matrix(c(1, 0, 0, 0),  ncol = 1)> weights <- 1:nrow(y) * 1000> nobs <- length(y)> family <- binomial()> X <- matrix(rep(1,  nobs),  ncol = 1) # design matrix used later> > # set mu start as with family$initialize> if (NCOL(y) == 1) {+ n <- rep. int(1,  nobs)+ y[weights == 0] <- 0+ mustart <- (weights * y + 0. 5)/(weights + 1)+ m <- weights * y+ if (any(abs(m - round(m)) > 0. 001)) + warning("non-integer #successes in a binomial glm! ")+ }> mustart # starting value[, 1][1, ] 0. 9995004995[2, ] 0. 0002498751[3, ] 0. 0001666111[4, ] 0. 0001249688> (eta <- family$linkfun(mustart))[1, ] 7. 601402[2, ] -8. 294300[3, ] -8. 699681[4, ] -8. 987322> #####> # Start loop to fit> mu <- family$linkinv(eta)> mu_eta <- family$mu. eta(eta)> z <- drop(eta + (y - mu) / mu_eta)> w <- drop(sqrt(weights * mu_eta^2 / family$variance(mu = mu)))> # code is simpler here as (X^T W X) is a scalar> X_w <- X * w> (. coef <- drop(crossprod(X_w)^-1 * ((w * z) %*% X_w)))[1] -5. 098297> (eta <- . coef * X)[1, ] -5. 098297[2, ] -5. 098297[3, ] -5. 098297[4, ] -5. 098297> # repeat a few times from "start loop to fit"Możemy powtórzyć ostatnią część jeszcze dwa razy, aby zobaczyć, że metoda Newtona-Raphsona różni się:
[1] 10. 47049[1, ] 10. 47049[2, ] 10. 47049[3, ] 10. 47049[4, ] 10. 47049[1] -31723. 76[1, ] -31723. 76[2, ] -31723. 76[3, ] -31723. 76[4, ] -31723. 76Nie dzieje się tak, jeśli zaczniesz od weights <- 1:nrow(y)lub powiesz weights <- 1:nrow(y) * 100. 
Zauważ, że można uniknąć rozbieżności, ustawiając mustartargument. Np
> glm(Y ~ 1, weights = w * 1000,  family = binomial,  mustart = rep(0. 5,  4))Call: glm(formula = Y ~ 1,  family = binomial,  weights = w * 1000,  mustart = rep(0. 5,  4))Null Deviance: 6502 Residual Deviance: 6502 AIC: 6504Dodatek Microsoft Power Query zapewnia zaawansowane środowisko importowania danych, które obejmuje wiele funkcji. Dodatek Power Query współpracuje ze skoroszytami usługi Analysis Services, programu Excel i usługi Power BI. Podstawową możliwością dodatku Power Query jest filtrowanie i łączenie, czyli łączenie danych z jednej lub wielu bogatych kolekcji obsługiwanych źródeł danych. Każde takie łączenie danych jest wyrażane przy użyciu języka formuł Power Query M. Jest to funkcjonalny język z rozróżnianiem wielkości liter podobny do F#. 
Jak odczytać szczegółową specyfikację komputera - wideoporadnik
Program Speccy, o którym mowa w poradniku, możecie pobrać z naszego działu download. 
Speccy to darmowe narzędzie diagnostyczne wyświetlające informacje o podzespołach naszego peceta, stworzone przez autorów popularnego CCleanera. Aplikacja pokaże szczegółowe dane między innymi na temat procesora, płyty głównej, pamięci RAM, karty graficznej i muzycznej. Speccy informuje również o temperaturze rdzeni procesora oraz dysków twardych. 
Przeczytaj także: Optymalizacja komputera z Windows

Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Ostatnia aktualizacja: Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Bezpośredni link do pobrania Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Ostatnia aktualizacja Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Ostatnia aktualizacja: Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Bezpośredni link do pobrania Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Ostatnia aktualizacja Specyfikacja części Funkcja Emerson Cf711ab01

Komentarz

Zostaw komentarz