Sé que los Residuos de Pearson estandarizados se obtienen de una manera probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} y los residuos de desviación se obtienen de una manera más estadística (la contribución de cada punto a la...
Tengo datos mensuales de series temporales y me gustaría hacer pronósticos con detección de valores atípicos. Esta es la muestra de mi conjunto de datos: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91...
Después de leer esta pregunta sobre arXiv y encontrar un enlace a GitXiv del que no estaba al tanto, me preguntaba, ¿qué sitios web / recursos utilizan las personas para mantenerse al día sobre las últimas investigaciones en su
Estoy tratando de entender la diferencia entre la selección de muestras y la endogeneidad y, a su vez, cómo los modelos de Heckman (para tratar con la selección de muestras) difieren de las regresiones de variables instrumentales (para tratar con la endogeneidad). ¿Es correcto decir que la...
Estoy usando regresión lineal múltiple para describir las relaciones entre Y y X1, X2. Desde la teoría, entendí que la regresión múltiple supone relaciones lineales entre Y y cada una de X (Y y X1, Y y X2). No estoy usando ninguna transformación de X. Entonces, obtuve el modelo con R = 0.45 y...
Tengo una pregunta simple, y posiblemente obviamente trivial: ¿por qué la desviación estándar se llama simplemente eso, " estándar "? ¿Es porque estandariza la comparación de conjuntos de datos y resultados con respecto a su dispersión? Una búsqueda en Stack Exchange no responde a esta pregunta,...
Cuando se explica la regresión de LASSO, a menudo se usa el diagrama de un diamante y un círculo. Se dice que debido a que la forma de la restricción en LASSO es un diamante, la solución de mínimos cuadrados obtenida podría tocar la esquina del diamante de modo que conduzca a una contracción de...
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de ambos
Creo que las siguientes dos fórmulas son ciertas: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) mientras que a es un número constante Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) siXXX ,YYY son independientes Sin embargo,...
Me encontré con este artículo de 2012 de Gitte Vanwinckelen y Hendrik Blockeel cuestionando la utilidad de la validación cruzada repetida, que se ha convertido en una técnica popular para reducir la variación de la validación cruzada. Los autores demostraron que, si bien la validación cruzada...
Encontré algunos pros del análisis discriminante y tengo preguntas sobre ellos. Entonces: Cuando las clases están bien separadas, las estimaciones de los parámetros para la regresión logística son sorprendentemente inestables. Los coeficientes pueden llegar al infinito. LDA no sufre de este...
El paquete caret es una biblioteca R brillante para construir múltiples modelos de aprendizaje automático y tiene varias funciones para la construcción y evaluación de modelos. Para el ajuste de parámetros y la capacitación de modelos, el paquete caret ofrece 'repetido cv' como uno de los...
Siento que he visto este tema discutido aquí antes, pero no pude encontrar nada específico. Por otra parte, tampoco estoy muy seguro de qué buscar. Tengo un conjunto unidimensional de datos ordenados. Supongo que todos los puntos del conjunto se extraen de la misma distribución. ¿Cómo puedo...
¿Alguien además de Egon Pearson accedió al informe de William Sealy Gosset de 1904 "La aplicación de la 'Ley del error' al trabajo de la cervecería"? Supongo que es propiedad de Guinness, pero dada su importancia histórica, habría sido una lectura muy interesante, si alguien supiera cómo...
Estoy tratando de entender el contexto del famoso libro de Minsky y Papert "Perceptrons" de 1969, tan crítico para las redes neuronales. Hasta donde sé, todavía no había otros algoritmos genéricos de aprendizaje supervisado, excepto el perceptrón: los árboles de decisión comenzaron a ser...
¿Qué transmite el número de filtros en una capa de convolución? ¿Cómo afecta este número el rendimiento o la calidad de la arquitectura? Quiero decir, ¿deberíamos optar siempre por un mayor número de filtros? ¿Qué hay de bueno de ellos? y ¿Cómo asigna la gente un número diferente de filtros para...
Estoy confundido sobre el método de máxima verosimilitud en comparación con, por ejemplo, calcular la media aritmética. ¿Cuándo y por qué la probabilidad máxima produce estimaciones "mejores" que, por ejemplo, la media aritmética? ¿Cómo es esto
Fig 1. Función logística Fig. 2. Función sigmoidea ¿Se parece más a una función sigmoidea generalizada en la que podrías tener un valor máximo más alto?
¿La regresión de rango reducido y la regresión de componentes principales son solo casos especiales de mínimos cuadrados parciales? Este tutorial (Página 6, "Comparación de objetivos") establece que cuando hacemos mínimos cuadrados parciales sin proyectar X o Y (es decir, "no parcial"), se...
Necesito un poco de ayuda para recuperar los datos de un cuestionario. Uno de mis colegas aplicó un cuestionario, pero sin darse cuenta, en lugar de utilizar la escala Likert original de 5 puntos (totalmente en desacuerdo para estar totalmente de acuerdo), insertó una sexta respuesta en la escala....