Noto que en los métodos de estadística / aprendizaje automático, una distribución es a menudo aproximada por un gaussiano, y luego ese gaussiano se usa para el muestreo. Comienzan calculando los dos primeros momentos de la distribución, y los usan para estimar μμ\mu y σ2σ2\sigma^2 . Entonces pueden...
Un bosque aleatorio es una colección de árboles de decisión que siguen el concepto de ensacado. Cuando pasamos de un árbol de decisión al siguiente árbol de decisión, entonces, ¿cómo avanza la información aprendida por el último árbol de decisión al siguiente? Porque, según tengo entendido, no hay...
¿Alguien puede dar una explicación detallada (y clara) de lo que significa su "gravedad" (¿no es solo la función de potencia evaluada en diferentes discrepancias tomadas como hipótesis nula?) Y cómo encaja en la literatura de pruebas estadísticas en
Me doy cuenta de que esta puede ser una pregunta potencialmente amplia, pero me preguntaba si hay suposiciones generalizables que indiquen el uso de un GAM (modelo aditivo generalizado) sobre un GLM (modelo lineal generalizado). Recientemente, alguien me dijo que los GAM solo deberían usarse...
Cuando hacemos pruebas terminamos con dos resultados. 1) Rechazamos la hipótesis nula 2) No podemos rechazar la hipótesis nula. No hablamos de aceptar hipótesis alternativas. Si no hablamos de aceptar hipótesis alternativas, ¿por qué necesitamos tener hipótesis alternativas? Aquí está la...
Tengo algunos datos que se ajustan a lo largo de una línea aproximadamente lineal: Cuando hago una regresión lineal de estos valores, obtengo una ecuación lineal: y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 En un mundo ideal, la ecuación debería ser .y=xy=xy = x Claramente, mis valores...
La pregunta es sencilla: ¿es apropiado usar la regresión lineal cuando Y es acotado y discreto (por ejemplo, el puntaje de la prueba 1 ~ 100, alguna clasificación predefinida 1 ~ 17)? En este caso, ¿"no es bueno" usar regresión lineal, o es totalmente incorrecto
Esta es la definición de estadística en wikipedia Más formalmente, la teoría estadística define una estadística como una función de una muestra donde la función en sí es independiente de la distribución de la muestra; es decir, la función se puede establecer antes de la realización de los datos....
Cuando leo sobre cómo configurar sus datos, una cosa que a menudo me encuentro es que transformar algunos datos continuos en datos categóricos no es una buena idea, ya que es muy posible que llegue a una conclusión incorrecta si los umbrales están mal determinados. Sin embargo, actualmente tengo...
Tengo un conjunto de datos que incluye la demanda de varios productos (1200 productos) durante 25 períodos y necesito predecir la demanda de cada producto para el próximo período. Al principio, quería usar ARIMA y entrenar un modelo para cada producto, pero debido a la cantidad de productos y el...
La entropía de una distribución continua con función de densidad Fff se define como la negativa de la expectativa de Iniciar sesión( f) ,log(f),\log(f), y por lo tanto es igual a HF= - ∫∞- ∞Iniciar sesión( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x))...
¿Cómo se llama una media estadística que se calcula a partir de los extremos superior e inferior en cualquier conjunto de datos dado? Por ejemplo, si tiene un conjunto: { -2, 0 , 8, 9, 1, 50, -2, 6} El extremo superior de este conjunto es 50y el extremo inferior es -2. Entonces, el promedio de...
Por lo general, una distribución de probabilidad sobre variables discretas se describe utilizando una función de masa de probabilidad (PMF): Cuando trabajamos con variables aleatorias continuas, describimos distribuciones de probabilidad usando una función de densidad de probabilidad (PDF) en...
A menudo se da el caso de que un intervalo de confianza con una cobertura del 95% es muy similar a un intervalo creíble que contiene el 95% de la densidad posterior. Esto sucede cuando el prior es uniforme o casi uniforme en el último caso. Por lo tanto, un intervalo de confianza a menudo se puede...
Sigo viendo esta famosa cita en todas partes, pero no entiendo la parte enfatizada cada vez. Un hombre que "rechaza" una hipótesis provisionalmente, como una práctica habitual, cuando la importancia está en el nivel del 1% o superior, ciertamente se equivocará en no más del 1% de tales...
Estoy emprendiendo un proyecto de análisis de datos que implica investigar los tiempos de uso del sitio web en el transcurso del año. Lo que me gustaría hacer es comparar cuán "consistentes" son los patrones de uso, por ejemplo, qué tan cerca están de un patrón que implica usarlo durante 1 hora una...
Esta pregunta está inspirada en un mini-juego de Pokemon Soulsilver: Imagine que hay 15 bombas ocultas en esta área de 5x6 (EDITAR: máximo 1 bomba / celda): Ahora, ¿cómo calcularía la probabilidad de encontrar una bomba en un campo específico, dados los totales de fila / columna? Si observa la...
En uno de los ejercicios de mi curso, estamos utilizando un conjunto de datos médicos de Kaggle . El ejercicio dice: queremos modelar la distribución de cargos individuales y también queremos capturar nuestra incertidumbre sobre esa distribución para poder capturar mejor el rango de valores que...
Esta pregunta ya tiene respuestas aquí : Algoritmo de retropropagación (2 respuestas) Cerrado hace 3 meses . ¿Qué es el algoritmo de retropropagación y cómo
Esta es una pregunta un poco frívola, pero tengo un gran interés en la respuesta. Trabajo en un hospital psiquiátrico y tengo datos de tres años, recopilados todos los días en cada sala sobre el nivel de violencia en esa sala. Claramente, el modelo que se ajusta a estos datos es un modelo de serie...