He visto dos representaciones diferentes del estimador de regresión cuantil que son Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi<x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi<xi′βn(1−q)∣yi−xi′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid +...
Obtuve tres modelos reducidos de un modelo completo original usando selección hacia adelante eliminación hacia atrás Técnica de penalización L1 (LASSO) Para los modelos obtenidos usando la selección hacia adelante / eliminación hacia atrás, obtuve la estimación validada cruzada del error de...
He escuchado un poco sobre el uso de redes neuronales para pronosticar series temporales. ¿Cómo puedo comparar qué método para pronosticar mi serie temporal (datos minoristas diarios) es mejor: auto.arima (x), ets (x) o nnetar (x). Puedo comparar auto.arima con ets por AIC o BIC. ¿Pero cómo...
La fórmula que uno debe especificar para entrenar un modelo multinivel (usando lmerdesde la lme4 Rbiblioteca) siempre me da. He leído innumerables libros de texto y tutoriales, pero nunca lo he entendido correctamente. Así que aquí hay un ejemplo de este tutorial que me gustaría ver formulado en...
Tengo ocho variables independientes y una dependiente. He ejecutado una matriz de correlación, y 5 de ellos tienen una baja correlación con el DV. Luego ejecuté una regresión múltiple por pasos para ver si alguno / todos los IV pueden predecir el DV. La regresión mostró que solo dos IV pueden...
En la regresión logística, una razón de probabilidad de 2 significa que el evento es 2 veces más probable dado un aumento de una unidad en el predictor. En la regresión de Cox, una razón de riesgo de 2 significa que el evento ocurrirá el doble de veces en cada punto de tiempo dado un aumento de una...
Tengo una serie de distribuciones de cola izquierda / sesgada que me gustaría mostrar. Hay 42 distribuciones a través de tres factores (etiquetados como A, By Cmás adelante). Además, la variación se está reduciendo a través del factor B. El problema que tengo es que las distribuciones son...
Digamos que tengo el siguiente modelo: Poisson ( λ ) ∼ { λ1λ2si t < τsi t ≥ τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} Y deduzco los datos posteriores para y muestran a...
Después del quemado, ¿podemos usar directamente las iteraciones de MCMC para la estimación de densidad, como trazar un histograma o una estimación de densidad del núcleo? Mi preocupación es que las iteraciones de MCMC no son necesariamente independientes, aunque a lo sumo están distribuidas de...
Un módulo en línea que estoy estudiando afirma que nunca se debe usar la correlación de Pearson con datos de proporción. Por qué no? O, si a veces está bien o siempre está bien, ¿por
Tengo una ecuación para predecir el peso de los manatíes a partir de su edad, en días (dias, en portugués): R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Lo modelé en R, usando nls (), y obtuve este gráfico: Ahora quiero calcular el intervalo de confianza del 95% y trazarlo en el...
La figura a continuación (Figura 1 de la página 646 de este artículo ) compara los valores observados con los valores esperados bajo la distribución de Poisson. Luego ejecuta una prueba de ji cuadrado para ver si los valores observados difieren de los valores esperados en la distribución de...
Estoy tratando de hacer pruebas A / B de la manera bayesiano, como en Probabilístico de programación para los hackers y bayesiano A / B pruebas . Ambos artículos suponen que el tomador de decisiones decide cuál de las variantes es mejor basándose únicamente en la probabilidad de algún criterio, por...
Esta pregunta se refiere al documento Geometría diferencial de familias exponenciales curvas: curvas y pérdida de información de Amari. El texto es el siguiente. Sea una variedad dimensional de distribuciones de probabilidad con un sistema de coordenadas , donde se supone ...n θ = ( θ 1 , … , θ n...
En el cálculo VIF habitual para una regresión lineal, cada variable independiente / explicativa se trata como la variable dependiente en una regresión ordinaria de mínimos cuadrados. es decirXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Los...
Tengo algunos datos y estaba tratando de ajustarle una curva suave. Sin embargo, no quiero imponer demasiadas creencias previas o preconcepciones demasiado fuertes (excepto las implicadas por el resto de mi pregunta) sobre ella, o cualquier distribución específica. Solo quería ajustarlo con una...
Tengo los datos con variables categóricas y variables continuas, pero es la necesidad de encontrar valor de información en el análisis explicativo de datos. Solo dé la razón por la cual estamos calculando el valor de la información para cada variable al comienzo del análisis de datos y cuál será...
Tengo algunas experiencias con el modelado de series de tiempo, en forma de modelos ARIMA simples, etc. Ahora tengo algunos datos que exhiben agrupamiento de volatilidad, y me gustaría intentar comenzar ajustando un modelo GARCH (1,1) en los datos. Tengo una serie de datos y una serie de variables...
De este video de Andrew Ng alrededor de las 5:00 ¿Cómo se y ? De hecho, ¿qué significa ? se obtiene al comparar con y, no es posible tal comparación para la salida de una capa oculta,
Hay una suposición de normalidad cuando se trata de considerar modelos OLS y es que los errores se distribuyen normalmente. He estado navegando por Cross Validated y parece que Y y X no tienen que ser normales para que los errores sean normales. Mi pregunta es ¿por qué cuando tenemos errores no...