Sean ~ e ~ dos variables aleatorias independientes con las distribuciones dadas. ¿Cuál es la distribución de ?XXXU(0,2)U(0,2)U(0,2)YYYU(−10,10)U(−10,10)U(-10,10)V=XYV=XYV=XY He intentado convolución, sabiendo que h(v)=∫y=+∞y=−∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v)=∫y=−∞y=+∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v) =...
Digamos que tenemos un vector aleatorio , extraído de una distribución con función de densidad de probabilidad . Si lo transformamos linealmente por un rango completo matriz para obtener , entonces la densidad de viene dada porX⃗ ∈RnX→∈Rn\vec{X} \in
Deseo crear un dato de supervivencia de juguetes (tiempo hasta el evento) que esté correctamente censurado y siga alguna distribución con riesgos proporcionales y un riesgo de referencia constante. Creé los datos de la siguiente manera, pero no puedo obtener las razones de riesgo estimadas que...
En mi exposición en el aula a la minería de datos, el método de retención se introdujo como una forma de evaluar el rendimiento del modelo. Sin embargo, cuando tomé mi primera clase de modelos lineales, esto no se introdujo como un medio de validación o evaluación del modelo. Mi investigación en...
Bahman Bahmani y col. introdujo k-means ||, que es una versión más rápida de k-means ++. Este algoritmo está tomado de la página 4 de su artículo , Bahmani, B., Moseley, B., Vattani, A., Kumar, R. y Vassilvitskii, S. (2012). Escalable k-significa ++. Actas de la Fundación VLDB , 5 (7),...
Suponga que la variable aleatoria UUU sigue una distribución uniforme continua con los parámetros 0 y 10 (es decir, U∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) ) Ahora denotemos A el evento de que UUU = 5 y B el evento de que UUU sea igual a 555 o 6. Según tengo entendido, ambos eventos tienen cero...
Estoy leyendo PRML y no entiendo la imagen. ¿Podría darnos algunas pistas para comprender la imagen y por qué el MLE de la varianza en una distribución gaussiana está sesgado? fórmula 1.55: fórmula 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N...
He leído que la regresión de crestas podría lograrse simplemente agregando filas de datos a la matriz de datos original, donde cada fila se construye usando 0 para las variables dependientes y la raíz cuadrada de o cero para las variables independientes. Luego se agrega una fila adicional para cada...
Tengo problemas para comprender en qué situación el enfoque MCMC es realmente útil. Estoy revisando un ejemplo de juguete del libro de Kruschke "Haciendo análisis de datos bayesianos: un tutorial con R y BUGS". Lo que entendí hasta ahora es que necesitamos una distribución objetivo que sea...
Estaba leyendo una publicación de blog del estadístico William Briggs, y la siguiente afirmación me interesó por decir lo menos. ¿Que haces de eso? ¿Qué es un intervalo de confianza? Es una ecuación, por supuesto, que le proporcionará un intervalo para sus datos. Su objetivo es proporcionar una...
Suponga la siguiente situación: tenemos un gran número (por ejemplo, 20) con grupos pequeños (por ejemplo, n = 3). Noté que si genero valores a partir de la distribución uniforme, los residuos se verán aproximadamente normales a pesar de que la distribución del error es uniforme. El siguiente...
Espero que no haya una respuesta definitiva a esta pregunta. Pero he utilizado varios algoritmos de aprendizaje automático en el pasado y estoy tratando de aprender sobre las redes bayesianas. Me gustaría entender bajo qué circunstancia, o para qué tipo de problemas elegiría usar Bayesian Network...
Encontré muchos artículos que afirman que los métodos de impulso son sensibles a los valores atípicos, pero ningún artículo explica por qué. En mi experiencia, los valores atípicos son malos para cualquier algoritmo de aprendizaje automático, pero ¿por qué los métodos de refuerzo son...
En la serie de conferencias Aprendiendo de los datos , el profesor menciona que la dimensión VC mide la complejidad del modelo sobre cuántos puntos puede romper un modelo dado. Por lo tanto, esto funciona perfectamente para los modelos de clasificación en los que podríamos decir de N puntos si el...
Estoy interesado en cómo se pueden usar los filtros Kalman para imputar valores faltantes en los datos de series temporales. ¿También es aplicable si faltan algunos puntos de tiempo consecutivos? No puedo encontrar mucho sobre este tema. Cualquier explicación, comentario y enlace son bienvenidos y...
Recientemente leí algunos artículos sobre la red neuronal bayesiana (BNN) [Neal, 1992] , [Neal, 2012] , que proporciona una relación de probabilidad entre la entrada y la salida en una red neuronal. La capacitación de una red neuronal de este tipo es a través de MCMC, que es diferente del algoritmo...
Resumen : intentar encontrar el mejor método resume la similitud entre dos conjuntos de datos alineados con un solo valor. Detalles : Mi pregunta se explica mejor con un diagrama. Los gráficos a continuación muestran dos conjuntos de datos diferentes, cada uno con valores etiquetados nfy nr. Los...
Estoy estudiando reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, y me encontré con la siguiente pregunta. Considere un problema de clasificación de dos clases con igual probabilidad de clase previaP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} y la distribución de instancias en...
La de Cohen es una de las formas más comunes en que medimos el tamaño de un efecto ( ver Wikipedia ). Simplemente mide la distancia entre dos medias en términos de la desviación estándar agrupada. ¿Cómo podemos derivar la fórmula matemática de la estimación de la varianza de la de Cohen ?...
Acabo de pensar en una forma ordenada (no necesariamente buena) de crear estimaciones de densidad unidimensionales y mi pregunta es: ¿Este método de estimación de densidad tiene un nombre? Si no, ¿es un caso especial de algún otro método en la literatura? Aquí está el método: Tenemos un vector...