w*********a
发帖数: 156 | 1 对于一个量x，有两个途径可以知道他的分布，比如方法A 知道他服从分布f_A(x),方法
B 知道他服从
分布f_B(x),为了更好的预测x，如何结合这两个分布的信息呢？
谢谢啊 | f***a
发帖数: 329 | 2 你通过不同方法得到的f_A(x)，f_B(x)是两个表达式，还是两组generated sample？
问题说明白点啊，最好能举个列子。
【在 w*********a 的大作中提到】
: 对于一个量x，有两个途径可以知道他的分布，比如方法A 知道他服从分布f_A(x),方法
: B 知道他服从
: 分布f_B(x),为了更好的预测x，如何结合这两个分布的信息呢？
: 谢谢啊
| w*********a
发帖数: 156 | 3 不好意思啊
问题是这样的，比如我希望知道一个产品A的寿命，然后关于如何预测这个寿命，我有
以下信息
1 我有一些相同产品并且他们寿命已知,所以A的寿命分布f_1（或者先验分布）是知道
的。
2 这个产品有一些物理特征，可以测量，比如特征a和特征b，这两个特征都可以预测产
品的寿命，通过
特征a，我预测这个产品寿命服从分布f_a,通过特征b，我预测这个产品寿命服从分布f_
b.
所以，要预测产品A的寿命，我有三个分布,f_1,f_a,f_b，三个分布都可以帮助我预测
，可是如何整
合这三个分布的信息呢？
想了好久不知道怎么办啊
谢谢回帖啊~
【在 f***a 的大作中提到】
: 你通过不同方法得到的f_A(x)，f_B(x)是两个表达式，还是两组generated sample？
: 问题说明白点啊，最好能举个列子。
| f***a
发帖数: 329 | 4 我觉得思路是根据f_1,f_a,f_b 三个分布的特征建立model:
response = lifetime of A
factor = a , b
至于到底用什么model，还得具体情况具体分析。
譬如最简单的：
如果这三个分布都比较符合Normal, a,b影响的只是mean structure, 那么建立如下
model:
A ~ norm(mu,s)
mu= f(a,b) , mu is a function of a,b and the structure of this function
depends on how a,b influence mu.
Parameters in f(a,b) and s need to be estimated with samples from
experiment.
Model shown above is actually a GLM. You better check relative books or
papers and find out what is the most common model people have b
【在 w*********a 的大作中提到】
: 不好意思啊
: 问题是这样的，比如我希望知道一个产品A的寿命，然后关于如何预测这个寿命，我有
: 以下信息
: 1 我有一些相同产品并且他们寿命已知,所以A的寿命分布f_1（或者先验分布）是知道
: 的。
: 2 这个产品有一些物理特征，可以测量，比如特征a和特征b，这两个特征都可以预测产
: 品的寿命，通过
: 特征a，我预测这个产品寿命服从分布f_a,通过特征b，我预测这个产品寿命服从分布f_
: b.
: 所以，要预测产品A的寿命，我有三个分布,f_1,f_a,f_b，三个分布都可以帮助我预测
| D******n
发帖数: 2836 | | f***a
发帖数: 329 | 6 你的意思是put different weights for corresponding distributions?
也能这么鼓捣，有点additive model的意思了。
model是死的，人是活的。要么大家都用哪个你就随大流用哪个，要么搞一堆candidate
models通过
数据做model selection。
【在 D******n 的大作中提到】
: E_f(a,b)_(x)
| w*********a
发帖数: 156 | 7 可以详细点解释一下，好吗？
【在 D******n 的大作中提到】
: E_f(a,b)_(x)
| Y****a
发帖数: 243 | | s*r
发帖数: 2757 | 9 why not run cox regression on a and b. why do you want predict the
distribution rather than individual failure time |
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