Supongamos que un juego ofrece un evento que, una vez completado, da una recompensa o no da nada. Se desconoce el mecanismo exacto para determinar si se otorga la recompensa, pero supongo que se usa un generador de números aleatorios, y si el resultado es mayor que algún valor codificado, obtendrá...
Al realizar la regresión, si vamos por la definición de: ¿Cuál es la diferencia entre una probabilidad parcial, probabilidad de perfil y probabilidad marginal? eso, máxima verosimilitud Encuentra β y θ que maximiza L (β, θ | datos). Mientras, probabilidad marginal Integramos θ a partir de la...
Para la agrupación jerárquica, a menudo veo las siguientes dos "métricas" (no están hablando exactamente) para medir la distancia entre dos variables aleatorias e : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, y) & = 1- | \ Cor (X, y) |, \\ d_2 (X, y) y = 1 - (\ Cor (X, y)) ^...
Sé que tanto la selección de características como la reducción de dimensionalidad apuntan a reducir el número de características en el conjunto original de características. ¿Cuál es la diferencia exacta entre los dos si estamos haciendo lo mismo en
¿Puedo usar gráficos de caja y bigotes también para distribución multimodal o solo para distribución
Soy relativamente nuevo en estadísticas y agradecería ayuda para entender esto mejor. En mi campo hay un modelo de forma comúnmente utilizado: PAGt= Po( Vt)αPAGt=PAGo(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Cuando las personas ajustan el modelo a los datos, generalmente lo linealizan y ajustan lo...
He preguntado sobre esto antes y realmente he estado luchando para identificar qué hace que un parámetro modelo y qué lo hace una variable latente. Mirando varios hilos sobre este tema en este sitio, la distinción principal parece ser: Las variables latentes no se observan, pero tienen una...
Estoy trabajando en un pequeño proyecto en el que intentamos predecir los precios de los productos básicos (petróleo, aluminio, estaño, etc.) para los próximos 6 meses. Tengo 12 variables para predecir y tengo datos de abril de 2008 a mayo de 2013. ¿Cómo debo ir sobre predicción? He hecho lo...
La palabra contracción se usa mucho en ciertos círculos. Pero lo que es la contracción, no parece haber una definición clara. Si tengo una serie temporal (o una colección de observaciones de algún proceso), ¿cuáles son las diferentes formas en que puedo medir algún tipo de contracción empírica en...
Sé que para la variable continua .P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Pero no puedo visualizar que si , hay un número infinito de posibles 's. ¿Y también por qué sus probabilidades se vuelven infinitamente
Estoy analizando la distribución de la latencia de la red. El tiempo medio de carga (U) es 0.5s. El tiempo medio de descarga (D) es 2s. Sin embargo, la mediana del tiempo total (para cada punto de datos, T = U + D) es 4s. ¿Qué conclusiones podrían extraerse sabiendo que la mediana de la suma es...
Nota: Borel-Cantelli Lemma dice que ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n)...
Estoy trabajando en algunos datos sintéticos para el modelo Error en variable para algunas investigaciones. Actualmente tengo una sola variable independiente, y supongo que sé la varianza para el verdadero valor de la variable dependiente. Entonces, con esta información, puedo lograr un estimador...
Sé que una suma de gaussianos es gaussiana. Entonces, ¿en qué se diferencia una mezcla de gaussianos? Quiero decir, una mezcla de gaussianos es solo una suma de gaussianos (donde cada gaussiano se multiplica por el coeficiente de mezcla respectivo)
Al leer el excelente modelo estadístico: Las dos culturas (Breiman 2001) , podemos aprovechar toda la diferencia entre los modelos estadísticos tradicionales (p. Ej., Regresión lineal) y los algoritmos de aprendizaje automático (p. Ej., Ensacado, bosque aleatorio, árboles potenciados ...). Breiman...
La función lm en R puede imprimir la covarianza estimada de los coeficientes de regresión. ¿Qué nos brinda esta información? ¿Podemos ahora interpretar mejor el modelo o diagnosticar problemas que podrían estar presentes en el
¿Cómo se define la varianza a largo plazo en el ámbito del análisis de series temporales? Entiendo que se utiliza en el caso de que haya una estructura de correlación en los datos. ¿Entonces nuestro proceso estocástico no sería una familia de X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid variables aleatorias...
De acuerdo con este tutorial sobre aprendizaje profundo , la pérdida de peso (regularización) generalmente no se aplica a los términos de sesgo b ¿por qué? ¿Cuál es el significado (intuición) detrás de
Estoy revisando un documento sobre polinización, donde los datos se distribuyen binomialmente (la fruta madura o no). Así que usé glmercon un efecto aleatorio (planta individual) y un efecto fijo (tratamiento). Un revisor quiere saber si la planta tuvo un efecto en el conjunto de frutos, pero tengo...
He estado estudiando la arquitectura de la red neuronal siamesa introducida por Yann LeCun y sus colegas en 1994 para el reconocimiento de firmas ( "Verificación de firma usando una red neuronal siamesa de retardo de tiempo" .pdf , NIPS 1994) Entendí la idea general de esta arquitectura, pero...