La pregunta es la siguiente: Se recoge una muestra aleatoria de n valores de una distribución binomial negativa con el parámetro k = 3. Encuentre el estimador de máxima verosimilitud del parámetro π. Encuentre una fórmula asintótica para el error estándar de este estimador. Explique por...
Cuando me enteré del previo de Jeffreys en mi clase de inferencia estadística de posgrado, mis profesores hicieron que pareciera interesante, principalmente por razones históricas y no porque alguien lo usaría alguna vez. Luego, cuando tomé el análisis de datos bayesianos, nunca se nos pidió que...
He estado pensando en algo desde hace algún tiempo, y dado que no soy muy competente en teoría de la probabilidad, pensé que este podría ser un buen lugar para hacer esta pregunta. Esto es algo que se me ocurrió en las largas colas del transporte público. Suponga que está en una estación de...
Mi pregunta revela mi pobre comprensión de la regresión de Poisson y los GLM en general. Aquí hay algunos datos falsos para ilustrar mi pregunta: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Algunas funciones personalizadas para devolver psuedo-R2: ###...
Dada la fórmula para la estimación MAP de un parámetro ¿Por qué se necesita un enfoque MCMC (o similar), ¿no podría simplemente tomar la derivada, establecerla en cero y luego resolver el
Estoy usando el proceso Gaussiano (GP) para la regresión. En mi problema, es bastante común que dos o más puntos de datos estén cerca uno del otro, relativamente a la longitud escalas del problema. Además, las observaciones pueden ser extremadamente ruidosas. Para acelerar los cálculos y mejorar...
Estoy leyendo un artículo cuyo método se basa completamente en la prueba de razón de probabilidad. El autor dice que la prueba LR contra alternativas unilaterales es UMP. Él procede afirmando que "... incluso cuando [la prueba LR] no se puede demostrar que es uniformemente más potente, la prueba...
Estoy analizando una tabla de 2x2 de un pequeño conjunto de datos de 30 pacientes. Estamos intentando retrospectivamente encontrar algunas variables que den una pista sobre qué tratamiento elegir. Las variables (obs normal / extraño) y la decisión de tratamiento (A / B) son de especial interés y,...
Supongamos que quiero aprender un clasificador que toma un vector de números como entrada y le da una etiqueta de clase como salida. Mis datos de entrenamiento consisten en una gran cantidad de pares de entrada-salida. Sin embargo, cuando vengo a probar algunos datos nuevos, estos datos...
El método bootstrap ha visto una gran difusión en los últimos años, también lo uso mucho, especialmente porque el razonamiento detrás es bastante intuitivo. Pero eso es algo que no entiendo. ¿Por qué Efron eligió realizar una nueva muestra con reemplazo en lugar de simplemente submuestreo al...
Tengo que calcular la estimación de densidad de kernel 2d (kde) a partir de una lista de coordenadas de latitud y longitud. Pero un grado en latitud no es la misma distancia que un grado en longitud, esto significa que los núcleos individuales serían ovales, especialmente cuanto más lejos esté el...
Estoy aprendiendo sobre la selección de funciones. Puedo ver por qué sería importante y útil para la construcción de modelos. Pero centrémonos en las tareas de aprendizaje supervisado (clasificación). ¿Por qué es importante la selección de características para las tareas de clasificación? Veo...
Específicamente, suponga que e Y son variables aleatorias normales (independientes pero no necesariamente distribuidas de manera idéntica). Dado cualquier particular, una , hay una fórmula agradable para P ( max ( X , Y ) ≤ x ) o conceptos similares? ¿Sabemos que max ( X , Y ) se distribuye...
Problema básico Aquí está mi problema básico: estoy tratando de agrupar un conjunto de datos que contiene algunas variables muy sesgadas con recuentos. Las variables contienen muchos ceros y, por lo tanto, no son muy informativas para mi procedimiento de agrupación, que probablemente sea el...
Quiero detectar si la colinealidad es un problema en mi regresión OLS. Entiendo que los factores de inflación de varianza y el índice de condición son dos medidas comúnmente utilizadas, pero me resulta difícil encontrar algo definitivo sobre los méritos de cada enfoque, o cuáles deberían ser los...
Cuando un conjunto de ecuaciones no puede resolverse analíticamente, entonces podemos usar un algoritmo de descenso de gradiente. Pero parece que también existe el método de simulación de Monte Carlo que puede usarse para resolver problemas que no tienen soluciones analíticas. ¿Cómo saber cuándo...
Estoy tratando de incrustar aproximadamente 60 millones de frases en un espacio vectorial , luego calcular la similitud de coseno entre ellas. He estado usando sklearn's CountVectorizercon una función de tokenizador personalizada que produce unigramas y bigrams. Resulta que para obtener...
¿Cuál es la diferencia estadística entre hacer una regresión lineal en R con el formulaconjunto en y ~ x + 0lugar de y ~ x? ¿Cómo interpreto esos dos resultados
¿Cómo puedo calcular el número de parámetros en una red neuronal artificial para calcular su
Mientras tanto, estoy estudiando LASSO (operador de selección y contracción menos absoluta). Veo que el valor óptimo para el parámetro de regularización se puede elegir mediante validación cruzada. También veo en la regresión de crestas y en muchos métodos que aplican la regularización, podemos...