Me gustaría usar la imputación para reemplazar los valores faltantes en mi conjunto de datos bajo ciertas restricciones. Por ejemplo, me gustaría que la variable imputada x1sea mayor o igual a la suma de mis otras dos variables, digamos x2y x3. También quiero x3ser imputado por cualquiera 0o...
En R (2.15.2) instalé una vez un ARIMA (3,1,3) en una serie de tiempo y una vez un ARMA (3,3) en la serie de tiempo una vez diferenciada. Los parámetros ajustados difieren, lo que atribuí al método de ajuste en ARIMA. Además, ajustar un ARIMA (3,0,3) en los mismos datos que ARMA (3,3) no dará como...
He ejecutado una regresión múltiple en la que el modelo en su conjunto es significativo y explica aproximadamente el 13% de la varianza. Sin embargo, necesito encontrar la cantidad de varianza explicada por cada predictor significativo. ¿Cómo puedo hacer esto usando R? Aquí hay algunos datos de...
Suponga que son variables aleatorias iid que siguen la distribución de Poisson con media . ¿Cómo puedo probar que no hay un estimador imparcial de la cantidad ?X0,X1, ... ,XnorteX0,X1,...,Xnorte X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Estoy estudiando modelos gráficos probabilísticos , un libro para el autoaprendizaje. ¿Los bordes en un gráfico acíclico dirigido (DAG) representan relaciones causales? ¿Qué sucede si quiero construir una red bayesiana , pero no estoy seguro de la dirección de las flechas en ella? Todos los datos...
Esta es una pregunta de visualización de datos. Espero que esté bien preguntar esto aquí. ¿Cuándo es apropiado usar un relleno debajo de un gráfico lineal para una serie de tiempo, como el gráfico a continuación? (que muestra tiempos de ping durante un día) Supongo que es más común usar una...
Entiendo que el principio básico detrás del algoritmo para LLE consta de tres pasos. Encontrar la vecindad de cada punto de datos por alguna métrica como k-nn. Encuentre pesos para cada vecino que denotan el efecto que tiene el vecino en el punto de datos. Construya la incrustación de baja...
Después de pasar por algunas matemáticas ligeramente concisas, creo que tengo una ligera intuición de la estimación de la densidad del núcleo. Pero también soy consciente de que estimar la densidad multivariada para más de tres variables podría no ser una buena idea, en términos de las propiedades...
¿Cuál es la distribución máxima de entropía para una variable continua positiva, dados sus primeros y segundos momentos? Por ejemplo, una distribución gaussiana es la distribución de entropía máxima para una variable ilimitada, dada su media y desviación estándar, y una distribución Gamma es la...
Estoy usando la biblioteca R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) para calcular la prueba de Dunnett. Estoy usando el script a continuación: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <-
Introducción: Habiendo notado la atención recibida hoy por esta pregunta, " ¿Puede ANOVA ser significativo cuando ninguna de las pruebas t por pares lo es? ", Pensé que podría volver a enmarcarlo de una manera interesante que mereciera su propio conjunto de respuestas. . Una variedad de resultados...
En cuanto al título, la idea es utilizar información mutua, aquí y después de MI, para estimar la "correlación" (definida como "cuánto sé sobre A cuando sé B") entre una variable continua y una variable categórica. Le diré mis pensamientos sobre el asunto en un momento, pero antes de aconsejarle...
¿Existe un conjugado previo para la distribución de Laplace ? Si no, ¿existe una expresión de forma cerrada conocida que se aproxime a la posterior para los parámetros de la distribución de Laplace? He buscado mucho en Google sin éxito, así que mi suposición actual es "no" en las preguntas...
¿Se supone que las bandas de confianza y predicción alrededor de una regresión no lineal son simétricas alrededor de la línea de regresión? Lo que significa que no toman la forma del reloj de arena como en el caso de las bandas para la regresión lineal. ¿Porqué es eso? Aquí está el modelo en...
He escrito un código que puede hacer el filtrado de Kalman (utilizando varios filtros de tipo Kalman diferentes [Filtro de información et al.]) Para el Análisis de espacio de estado lineal gaussiano para un vector de estado n-dimensional. Los filtros funcionan muy bien y estoy obteniendo una buena...
¿Cuándo es preferible utilizar la Estimación de máxima verosimilitud en lugar de los mínimos cuadrados ordinarios? ¿Cuáles son las fortalezas y limitaciones de cada uno? Estoy tratando de reunir conocimientos prácticos sobre dónde usar cada uno en situaciones
Al estudiar la distancia de Kullback-Leibler, hay dos cosas que aprendemos muy rápidamente es que no respeta ni la desigualdad del triángulo ni la simetría, las propiedades requeridas de una métrica. Mi pregunta es si existe alguna métrica de funciones de densidad de probabilidad que cumpla con...
Recientemente aprendí sobre el uso del truco Kernel, que mapea datos en espacios dimensionales superiores en un intento de linealizar los datos en esas dimensiones. ¿Hay algún caso en el que deba evitar usar esta técnica? ¿Es solo una cuestión de encontrar la función correcta del núcleo? Por...
Para el modelo lineal , podemos tener una buena interpretación geométrica del modelo estimado mediante MCO: y = x β + e . Y es la proyección de y sobre el espacio abarcado por x y residual ey=xβ+ey=xβ+ey=x\beta+ey^=xβ^+e^y^=xβ^+e^\hat{y}=x\hat{\beta}+\hat{e}y^y^\hat{y}e^e^\hat{e} es perpendicular a...
He leído sobre la prueba t de Student, pero parece funcionar cuando podemos suponer que las distribuciones originales se distribuyen normalmente. En mi caso, definitivamente no lo son. Además, si tengo 13 distribuciones, ¿debo hacer