Esto es un poco de verificación intestinal, por favor, ayúdenme a ver si estoy malinterpretando este concepto y de qué manera. Tengo una comprensión funcional de la correlación, pero me siento un poco aferrado a las pajitas para explicar con confianza los principios detrás de esa comprensión...
Estoy realmente confundido acerca de la diferencia de significado con respecto al contexto de regresión lineal de los siguientes términos: Estadística F R-cuadrado Error estándar residual Encontré este sitio web que me dio una gran comprensión de los diferentes términos involucrados en la...
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Estoy interesado en los modelos que tienen un...
Me preguntaba dada una hipótesis unilateral (una cola) con un nivel alfa de .05, ¿podemos hablar de intervalos de confianza del 95% ? Por ejemplo, ¿podemos construir por separado intervalos de confianza " unilaterales" y "bilaterales" para una prueba Z o t unilateral? ¿Cuál sería la...
Si e son dos variables aleatorias que solo pueden tomar dos estados posibles, ¿cómo puedo mostrar que implica independencia? Esto va en contra de lo que aprendí en el día en que no implica independencia ...XXXYYYCov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 La sugerencia dice...
Me gusta entender la diferencia entre con o sin modelo de intercepción en regresión logística ¿Hay alguna diferencia entre ellos, excepto que con la intersección los coeficientes consideran el log (odds ratio) en relación con el grupo de referencia y sin la intersección consideran el log (odds)?...
Puede ser una pregunta extraña, pero como novato en el tema, me pregunto por qué usamos la regresión para detener una serie de tiempo si una de las suposiciones de la regresión es que los datos deberían aplicarse, mientras que los datos en los que se aplica la regresión son no...
¿Por qué se llaman "máquinas"? ¿Hay un origen para la palabra "máquina" utilizada en este contexto? (Al igual que el nombre "programación lineal" puede ser confuso, pero sabemos por qué se llama
En "Análisis de datos" por DS Sivia, hay una derivación de la distribución de Poisson, de la distribución binomial. Argumentan que la distribución de Poisson es el caso limitante de la distribución binomial cuando M→∞M→∞M\rightarrow\infty , donde es el número de ensayos.MMM Pregunta 1: ¿Cómo se...
¿Por qué la regresión lineal y el modelo generalizado tienen supuestos inconsistentes? En la regresión lineal, suponemos que el residuo proviene de Gauss En otra regresión (regresión logística, regresión por envenenamiento), asumimos que la respuesta viene de alguna distribución (binomial,...
Estaba leyendo el artículo de FaceNet y en el tercer párrafo de la introducción dice: Los enfoques anteriores de reconocimiento facial basados en redes profundas usan una capa de clasificación entrenada sobre un conjunto de identidades faciales conocidas y luego toman una capa intermedia de...
Scikit tiene CalibratedClassifierCV , que nos permite calibrar nuestros modelos en un par X, y particular. También establece claramente quedata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Si deben ser disjuntos, ¿es legítimo entrenar al clasificador con lo siguiente?...
Después de una pregunta ya respondida ( Extrayendo la importancia del peso de la red de alimentación de una capa ) Estoy buscando inferencia sobre la relevancia de las entradas en las redes neuronales. Teniendo en cuenta una red profunda, donde reconstruir la importancia de la entrada yendo hacia...
Mi objetivo es clasificar las señales del sensor. El concepto de mi solución hasta ahora es: i) Características de ingeniería de la señal sin procesar ii) Seleccionar características relevantes con ReliefF y un enfoque de agrupamiento iii) Aplicar NN, Bosque aleatorio y SVM Sin embargo, estoy...
Me pregunto si alguna vez se utilizó la estimación de máxima verosimilitud en las estadísticas. Aprendemos el concepto, pero me pregunto cuándo se usa realmente. Si asumimos la distribución de los datos, encontramos dos parámetros, uno para la media y otro para la varianza, pero ¿realmente lo usa...
Estoy confundido con la definición de modelo no paramétrico después de leer este enlace Modelos paramétricos versus no paramétricos y responder comentarios de mi otra pregunta . Originalmente pensé que "paramétrico vs no paramétrico" significa si tenemos supuestos de distribución en el modelo...
En las redes neuronales convolucionales (CNN), la matriz de pesos en cada paso cambia sus filas y columnas para obtener la matriz del núcleo, antes de continuar con la convolución. Esto se explica en una serie de videos de Hugo Larochelle aquí : Calcular los mapas ocultos correspondería a hacer...
En mi proyecto quiero crear un modelo de regresión logística para predecir la clasificación binaria (1 o 0). Tengo 15 variables, 2 de las cuales son categóricas, mientras que el resto son una mezcla de variables continuas y discretas. Para ajustar un modelo de regresión logística, se me ha...
Entiendo que significa que el modelo es malo para predecir puntos de datos individuales, pero ha establecido una tendencia firme (por ejemplo, y sube cuando x
¿Existe una manera simple de explicar por qué el procedimiento de Benjamini y Hochberg (1995) realmente controla la tasa de descubrimiento falso (FDR)? Este procedimiento es tan elegante y compacto y, sin embargo, la prueba de por qué funciona bajo independencia (que aparece en el apéndice de su...