Mi curso de estadísticas acaba de enseñarme que una variable aleatoria discreta tiene un número finito de opciones ... No me había dado cuenta de eso. Pensé que, como un conjunto de enteros, podría ser infinito. Buscar en Google y consultar varias páginas web, incluidas algunas de cursos...
Basado en lo que he aprendido, utilizamos múltiples filtros en una capa de convección de una CNN para aprender diferentes detectores de características. Pero dado que estos filtros se aplican de manera similar (es decir, deslizados y multiplicados a las regiones de la entrada), ¿no aprenderían los...
Tengo dificultades para comprender la forma del intervalo de confianza de una regresión polinómica. Aquí hay un ejemplo artificial, . La figura de la izquierda muestra el UPV (varianza de predicción sin escala) y el gráfico de la derecha muestra el intervalo de confianza y los puntos medidos...
Mi pregunta es bastante semántica. Cuando un método produce rutinariamente valores p altos, se llama conservador. ¿Llamarías lo contrario, es decir, un método con una alta tasa de error tipo II
Estoy trabajando en un proyecto que implica leer etiquetas RFID y comparar la intensidad de la señal que ve el lector cuando cambia la configuración de la antena (número de antena, posición, etc.). Como parte del proyecto, necesito comparar las configuraciones para ver cuáles son las más...
Realicé una regresión lineal que resultó con un resultado significativo, sin embargo, cuando verifiqué la linealidad del diagrama de dispersión, no estaba seguro de que los datos fueran lineales. ¿Hay alguna otra forma de probar la linealidad sin inspeccionar el diagrama de dispersión? ¿Podría la...
Estaba implementando un documento bastante popular " EXPLICANDO Y APROVECHANDO EJEMPLOS ADVERSARIALES " y en el documento, entrena una función objetiva adversaria J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Trata a α como un hiperparámetro. α puede ser 0.1, 0.2, 0.3, etc. Independientemente de este...
Si sigue una distribución de Cauchy, entonces Y = ˉ X = 1XXXtambién sigue exactamente la misma distribución queX; vereste hilo.Y= X¯= 1norte∑nortei = 1XyoY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX ¿Esta propiedad tiene un nombre? ¿Hay alguna otra distribución para la que esto sea...
Dada variable aleatoria , con distribución de probabilidad , la matriz de correlación es positivo semi-definidas, es decir, sus valores propios son positivos o ceronnnXiXiX_iP(X1,…,Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n)Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] Estoy...
Según tengo entendido, las CNN consisten en dos partes. La primera parte (capas conv / pool) que realiza la extracción de características y la segunda parte (capas fc) que realiza la clasificación de las características. Dado que las redes neuronales completamente conectadas no son los mejores...
Me gustaría probar mi modelo entrenado en un conjunto de datos desequilibrado. ¿Hay algún algoritmo disponible para generar datos sintéticos a partir de un conjunto de datos etiquetado equilibrado (spam / no
¿Por qué se eligió el símbolo para denotar la correlación del momento del producto de
Al leer el documento "Pronósticos a escala" (herramienta de pronóstico FBProphet, consulte https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) Me encontré con el término "escaso previo". Los autores explican que estaban usando un "previo escaso" para modelar un vector de desviaciones de velocidad de alguna tasa...
(Esta pregunta está inspirada en este comentario de Xi'an ). Es bien sabido que si la distribución anterior es adecuada y la probabilidad está bien definida, entonces la distribución posterior es apropiado casi con seguridad.π(θ)π(θ)\pi(\theta)L(θ|x)L(θ|x)L(\theta |
Considere un problema estadístico en el que tiene una responsevariable que desea describir condicional en una explanatoryvariable y una nestedvariable, donde la variable anidada solo surge como una variable significativa para valores particulares de la variable explicativa . En los casos en que la...
Según tengo entendido, lo es (al menos, así es como lo define Wikipedia ). Pero he encontrado esta declaración de Efron * (énfasis agregado): La cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) es la gran historia de éxito de las estadísticas bayesianas modernas. MCMC y su método hermano "muestreo de Gibbs"...
A menudo la gente les habla sobre el préstamo de información o el intercambio de información en modelos jerárquicos bayesianos. Parece que no puedo obtener una respuesta directa sobre lo que esto realmente significa y si es exclusivo de los modelos jerárquicos bayesianos. Tengo una idea: algunos...
Recientemente me he dado cuenta de los métodos 'libres de probabilidades' que se usan en la literatura. Sin embargo, no tengo claro qué significa que un método de inferencia u optimización esté libre de probabilidades . En el aprendizaje automático, el objetivo suele ser maximizar la probabilidad...
En las estadísticas frecuentistas, un intervalo de confianza del 95% es un procedimiento que produce intervalos que, si se repite un número infinito de veces, contendría el parámetro verdadero el 95% del tiempo. ¿Por qué es útil esto? Los intervalos de confianza a menudo se malinterpretan. Son no...
Si Uniform y Bin , entonces la media posterior de viene dada por .p∼p∼p \sim(0,1)(0,1)(0,1)X∼X∼X \sim(n,p)(n,p)(n, p)pppX+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} ¿Hay un nombre común para este estimador? Descubrí que resuelve los problemas de muchas personas y me gustaría poder señalar a las personas a una...