Estoy siguiendo AW van der Vaart, estadísticas asintóticas (1998). Habla de experimentos estadísticos, alegando que son diferentes de un modelo estadístico, pero no define ninguno. Mi pregunta: ¿Qué es (1) un experimento estadístico, (2) un modelo estadístico y (3) cuál es el ingrediente clave que...
Pensando en usar redes neuronales recurrentes para el pronóstico de series de tiempo. Básicamente implementan una especie de regresión automática no lineal generalizada, en comparación con los modelos ARMA y ARIMA que utilizan la regresión automática lineal. Si estamos realizando una regresión...
Vi esta lista aquí y no podía creer que hubiera tantas formas de resolver mínimos cuadrados. Las "ecuaciones normales" en la Wikipedia parecían ser una forma bastante α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯−β^x¯,β^=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat...
Estoy tratando de averiguar cómo realizar algunas pruebas de hipótesis en una regresión lineal (la hipótesis nula no tiene correlación). Cada guía y página sobre el tema con el que me encuentro parece estar usando una prueba t. Pero no entiendo qué significa realmente la prueba t para regresión...
¿Por qué se eligió la letra Q en nombre de Q-learning? La mayoría de las letras se eligen como abreviatura, como ππ\pi representando política y vvv representa valor. Pero no creo que Q sea una abreviatura de ninguna
He entrenado un modelo de regresión lineal, utilizando un conjunto de variables / características. Y el modelo tiene un buen rendimiento. Sin embargo, me he dado cuenta de que no hay una variable con una buena correlación con la variable predicha. ¿Como es
He estado en un debate con mi profesor de estadística de nivel de posgrado sobre "distribuciones normales". Sostengo que para obtener realmente una distribución normal, uno debe tener media = mediana = modo, todos los datos deben estar contenidos debajo de la curva de campana, y perfectamente...
Se estima que los estimadores de regresión penalizados como LASSO y ridge corresponden a estimadores bayesianos con ciertos antecedentes. Supongo (como no sé lo suficiente sobre las estadísticas bayesianas) que para un parámetro de ajuste fijo, existe un previo concreto correspondiente. Ahora un...
Hay muchas publicaciones de blog, videos de YouTube, etc. sobre las ideas de embolsar o impulsar árboles. Mi comprensión general es que el pseudocódigo para cada uno es: Harpillera: Tome N muestras aleatorias de x% de las muestras y y% de las características Ajuste su modelo (p. Ej., Árbol de...
Acabo de tener un examen donde se nos presentaron dos variables. En un juego de dictador donde un dictador recibe 100 USD y puede elegir cuánto enviar o conservar para sí mismo, hubo una correlación positiva entre la edad y la cantidad de dinero que los participantes decidieron quedarse. Mi...
He leído innumerables publicaciones en este sitio que están increíblemente en contra del uso de la selección gradual de variables usando cualquier tipo de criterio, ya sea basado en valores p, AIC, BIC, etc. Entiendo por qué estos procedimientos son en general bastante pobres para la selección de...
Me gustaría construir un algoritmo que pudiera analizar cualquier serie de tiempo y elegir "automáticamente" el mejor método de pronóstico tradicional / estadístico (y sus parámetros) para los datos de series de tiempo analizados. ¿Sería posible hacer algo como esto? En caso afirmativo, ¿puede...
Contexto: En el ejemplo de 8 escuelas de Gelman (Bayesian Data Analysis, 3a edición, Ch 5.5) hay ocho experimentos paralelos en 8 escuelas que prueban el efecto del coaching. Cada experimento produce una estimación de la efectividad del entrenamiento y el error estándar asociado. Luego, los...
¿Podemos dar imágenes con tamaño variable como entrada a una red neuronal convolucional para la detección de objetos? Si es posible, ¿cómo podemos hacer eso? Pero si tratamos de recortar la imagen, perderemos una parte de la imagen y si tratamos de cambiar el tamaño, se perderá la claridad de la...
Tengo una variable numérica que resulta no significativa en un modelo de regresión logística multivariante. Sin embargo, cuando lo categorizo en grupos, de repente se vuelve significativo. Esto es muy contra-intuitivo para mí: al categorizar una variable, proporcionamos cierta información. ¿Cómo...
¿Alguien sabe de un buen artículo de revisión para la literatura estadística sobre regresión no lineal? Estoy principalmente interesado en resultados de consistencia y asintóticos. De particular interés es el modelo yyo t= m ( xyo t, θ ) + ϵyo t,yyot=metro(Xyot,θ)+ϵyot,y_{it} = m(x_{it},\theta) +...
Los econométricos a menudo hablan de una serie temporal integrada con el orden k, I (k) . k es el número mínimo de diferencias requeridas para obtener una serie temporal estacionaria. ¿Qué métodos o pruebas estadísticas se pueden usar para determinar, dado un nivel de confianza, el orden de...
Tengo curiosidad acerca de por qué tratamos el ajuste de GLMS como si fueran un problema especial de optimización. ¿Son ellos? Me parece que son solo la máxima probabilidad, y que escribimos la probabilidad y luego ... ¡la maximizamos! Entonces, ¿por qué utilizamos la puntuación de Fisher en lugar...
Estoy tratando de obtener una perspectiva global sobre algunas de las ideas esenciales en el aprendizaje automático, y me preguntaba si existe un tratamiento integral de las diferentes nociones de pérdida (cuadrado, log, bisagra, proxy, etc.). Estaba pensando en algo similar a una presentación más...
El procedimiento EM aparece, para los no iniciados, como más o menos magia negra. Estime los parámetros de un HMM (por ejemplo) utilizando datos supervisados. Luego, decodifique los datos sin etiquetar, usando hacia adelante y hacia atrás para 'contar' los eventos como si los datos estuvieran...