¿Cada uno implica al otro? Si no, ¿implica uno el otro? ¿Por qué por qué no? Este problema surgió en respuesta a un comentario sobre una respuesta que publiqué aquí . Aunque la búsqueda en Google de los términos relevantes no produjo nada que pareciera particularmente útil, noté una respuesta en...
Al leer sobre el verdadero significado de la elipse de confianza del 95%, tiendo a encontrar 2 explicaciones: La elipse que contiene el 95% de los datos. No es lo anterior, sino la elipse que explica la varianza de los datos. No estoy seguro de entenderlo correctamente, pero parecen significar...
Si XXX es discreto e es una variable aleatoria continua, ¿qué podemos decir acerca de la distribución de ? ¿Es continuo o está mezclado?X + YYYYX+ YX+YX+Y ¿Qué pasa con el producto
Mantengamos una situación ideal con muestreo aleatorio, poblaciones gaussianas, varianzas iguales, sin pirateo de P, etc. Paso 1. Realiza un experimento, por ejemplo, comparando dos medias de muestra, y calcula un intervalo de confianza del 95% para la diferencia entre las dos medias de...
Haría una pregunta relacionada con este . Encontré un ejemplo de escritura de la función de pérdida personalizada para xgboost aquí : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <-...
Recientemente he estado actualizando mis conocimientos de pronóstico mientras trabajaba en algunos pronósticos mensuales en el trabajo y leía el libro de Rob Hyndman, pero el único lugar en el que estoy luchando es cuándo usar un modelo de suavizado exponencial frente a un modelo ARIMA. ¿Existe una...
Quiero usar bootstrapping para estimar los intervalos de confianza para los parámetros estimados de un conjunto de datos de panel con N = 250 empresas y T = 50 meses. La estimación de parámetros es computacionalmente costosa (pocos días de cómputo) debido al uso del filtrado de Kalman y la...
Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . En esta...
Creé esta curva de aprendizaje y quiero saber si mi modelo SVM sufre sesgos o variaciones. ¿Cómo puedo concluir eso de este
He leído sobre la paradoja de la apuesta de Blackwell en el armario de Futility . Aquí está el resumen: se le presentan dos sobres, y . Los sobres contienen una cantidad aleatoria de dinero, pero no sabe nada sobre la distribución del dinero. Abre uno, verifica cuánto dinero hay allí ( ) y tiene...
Supongamos que tengo covarianza matrices y Y . ¿Cuáles de estas opciones son también matrices de covarianza?XXXYYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Tengo algunos problemas para comprender qué se necesita exactamente para que algo sea una matriz de covarianza. Supongo que significa que, por ejemplo,...
A menudo veo que los autores estiman un modelo de "diferencia logarítmica", p. Ej. log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Estoy de acuerdo en que esto es apropiado para relacionar con un cambio...
¿Cuál es un ejemplo de colinealidad perfecta en términos de la matriz de diseño XXX ? Quisiera un ejemplo donde β = ( X ' X ) - 1 X ' Y no puede estimarse porque ( X ' X ) no es invertible.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta =
Zou y col. "Sobre los" grados de libertad "del lazo" (2007) muestran que el número de coeficientes distintos de cero es una estimación imparcial y consistente de los grados de libertad del lazo. Me parece un poco contradictorio. Supongamos que tenemos un modelo de regresión (donde las variables...
Soy bastante nuevo en Machine Learning / Modeling y me gustaría conocer algunos antecedentes de este problema. Tengo un conjunto de datos donde el número de observaciones es sin embargo, el número de variables es . En primer lugar, ¿tiene sentido considerar la construcción de un modelo en un...
Comencé a aprender sobre redes neuronales con el tutorial de redes neuronales y aprendizaje de punto com. En particular, en el tercer capítulo hay una sección sobre la función de entropía cruzada, y define la pérdida de entropía cruzada
He estado usando modelos lineales para realizar pruebas de proporción de 2 muestras durante un tiempo, pero me di cuenta de que podría no ser completamente correcto. Parece que el uso de un modelo lineal generalizado con un vínculo binomial familia + identidad proporciona exactamente los resultados...
Digamos que tenemos una variable aleatoria con un rango de valores delimitados por y b , donde a es el valor mínimo yb el valor máximo.aaabbbaaabbb Me dijeron que como n→∞n→∞n \to \infty , donde nnn es el tamaño de nuestra muestra, la distribución muestral de nuestras medias muestrales es una...
Los análisis de regresión moderada a menudo se usan en ciencias sociales para evaluar la interacción entre dos o más predictores / covariables. Normalmente, con dos variables predictoras, se aplica el siguiente modelo: Y=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY = β_0 + β_1*X + β_2*M + β_3*XM...
Actualmente estoy trabajando en la construcción de un modelo predictivo para un resultado binario en un conjunto de datos con ~ 300 variables y 800 observaciones. He leído mucho en este sitio sobre los problemas asociados con la regresión gradual y por qué no usarlo. He estado leyendo sobre la...