03-01 Flashcards

Multimodale Verteilungen

1
Q

Was Heißt Multimodal?

A

Wenn eine Verteilung mehr als ein Häufungspunkt hat

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2
Q

wie sieht QQ-Plot aus bei Multimodal?

A

der ist mehrfach gekrümmt

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3
Q

wie kann Multimodalität besser erkannt werden?

A

Durch PDE-Plot

hat mehrere Schwankungen

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4
Q

was kann das heißen, wenn eine Verteilung mehrere Moden hat?

A

kann sein das sie mehrere Gruppen (Clusters) hat

Beispiel: Kranke Patienten sind Männer und Frauen

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5
Q

was ist ein oft verwendetes Model für Multimodalität

A

GMM (Gauss Mixture Model)

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6
Q

was ist EM Algorithm und was ist die Idee hinter EM?

A

EM (Expectation Maximazation)

die Idee dahinter ist, dass die a-priori Wahrscheinlichkeiten bekannt sind und wir passen die a-pastprioris für GMM

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7
Q

was findet EM am besten und wann ist er nicht geeingnet?

A

EM findet immer lokalen Maximum
kann nicht so gut sein, wenn das gesuchte Mishungsmodel nicht unter der Verteilung liegt
wenn Ausreißer vorhanden sind

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8
Q

was ist kritisch für Mischungsmodelle

A

finden von Modenzahl

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9
Q

was ist bei EM wichtig

A

Die Wahl der Anzahlmoden
die Wahl der Startwerte für m s
EM verbessert nur, lokalen Minimum bleibt aber stecken

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