Estoy leyendo la "Causalidad" de Judea Pearl (segunda edición 2009) y en la sección 1.1.5 Independencia condicional y Grafoides, dice: La siguiente es una lista (parcial) de propiedades satisfechas por la relación de independencia condicional (X_ || _Y | Z). Simetría: (X_ || _ Y | Z)...
Obviamente es falaz suponer que el hecho de no rechazar lo nulo implica que lo nulo es verdadero. Pero en el caso de que la hipótesis nula no es rechazada y el intervalo de confianza correspondiente (IC) es estrecha y centrada alrededor de 0, ¿esto no proporciona evidencia para la hipótesis...
He estado tratando de repasar mi conocimiento de estadísticas, especialmente en relación con la determinación del tamaño de la muestra y el análisis estadístico de poder. Pero parece que cuanto más leo, más necesito leer. De todos modos, encontré una herramienta llamada G * Power que parece hacer...
Me refiero a cualquier razón aparte de la conveniencia de poder completar el análisis dentro de un solo
Pregunta Algo que me he estado preguntando por un tiempo: Deje que PθPθP_\theta sea una familia exponencial (un parámetro) en aumento estocástico en el espacio muestral XX\mathcal{X} con Θ⊂RΘ⊂R\Theta\subset\mathbb{R} como su espacio de parámetro natural, es decir, ΘΘ\Theta es el conjunto de...
Estoy trabajando en un modelo de costo predictivo donde la edad del paciente (una cantidad entera medida en años) es una de las variables predictoras. Es evidente una fuerte relación no lineal entre la edad y el riesgo de hospitalización: Estoy considerando una spline de suavizado de regresión...
Aquí están los datos: > tires <- data.frame(Wear = c(17, 14, 12, 13, 14, 14, 12, 11, 13, 13, 10, 11, 13, 8, 9, 9), Brand = rep(LETTERS[1:4], 4), Car = as.character(as.roman(rep(1:4, each = 4)))) > tires Wear Brand Car 1 17 A I 2 14 B I 3 12 C I 4 13 D I 5 14 A II 6 14 B II 7 12 C II 8...
Estoy buscando predecir grupos de artículos que alguien comprará ... es decir, tengo múltiples variables dependientes colineales. En lugar de construir 7 modelos independientes para predecir la probabilidad de que alguien compre cada uno de los 7 artículos, y luego combinar los resultados, ¿qué...
He visto una cantidad razonable de literatura sobre cómo elegir núcleos y anchos de banda al calcular una estimación de densidad del núcleo, pero actualmente estoy interesado en cómo mejorar el tiempo que lleva evaluar el KDE resultante en un número arbitrario de puntos. En mi caso, estoy usando...
Estoy tratando de desarrollar un modelo predictivo para una variable dependiente angular (en [ 0 , 2 π] )[0 0,2π])[0,2\pi]) utilizando varias mediciones independientes, también variables angulares, en [ 0 , 2 π][0 0,2π][0,2\pi]- Como predictores. Cada predictor está significativamente pero no...
Suponga la siguiente configuración: Sea Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . También Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . Además ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\;...
Cuando (es decir, Y proviene del modelo de regresión lineal), ε ∼ N ( 0 , σ 2 I )Y= A X+ εY=AX+εY = AX + \varepsilonYYY Y en ese caso los residuos e 1 , ... , e n están correlacionados y no independientes. Pero cuando hacemos diagnósticos de regresión y queremos probar la hipótesis de ε ~ N ( 0...
Estoy mirando el tiempo requerido por los jueces para tomar decisiones. Cada juez evalúa a varios solicitantes y puede aprobar o no la solicitud. El caso se finaliza cuando el juez rinde su informe, que puede ser algún tiempo después de la audiencia. Varios casos todavía estaban abiertos al final...
Supongamos que tengo un conjunto de datos de puntos 2D y quiero detectar las direcciones de todos los máximos locales de varianza en los datos, por ejemplo: PCA no ayuda en esta situación, ya que es una descomposición ortogonal y, por lo tanto, no puede detectar ambas líneas que indiqué en azul,...
Este es un problema de práctica para un examen de mitad de período. El problema es un ejemplo de algoritmo EM. Tengo problemas con la parte (f). Enumero las partes (a) - (e) para completar y en caso de que haya cometido un error antes. Supongamos que son variables aleatorias exponenciales...
Tengo una duda: considere las variables aleatorias de valor real XXX y ZZZ ambas definidas en el espacio de probabilidad ( Ω , F, P )(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F},\mathbb{P}) . Sea Y: = g( X, Z)Y:=g(X,Z)Y:= g(X,Z) , donde sol( ⋅ )g(⋅)g(\cdot) es una función de valor real. Como YYY es una función de...
Revisé un documento basado en la solicitud que decía que aplicar PCA antes de aplicar ICA (usando el paquete fastICA). Mi pregunta es, ¿ICA (fastICA) requiere que PCA se ejecute primero? Este artículo menciona que ... también se argumenta que la aplicación previa de PCA mejora el rendimiento de...
Por defecto, cuando usamos una glmfunción en R, usa el método de mínimos cuadrados reponderados iterativamente (IWLS) para encontrar la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros. Ahora tengo dos preguntas. ¿Las estimaciones de IWLS garantizan el máximo global de la función de...
Zuur 2013 Beginners Guide to GLM & GLMM sugiere validar una regresión de Poisson trazando los residuos de Pearson contra los valores ajustados. Zuur afirma que no deberíamos ver los residuos desplegándose a medida que aumentan los valores ajustados, como el gráfico adjunto (dibujado a...
Tengo estos datos: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Corrí una regresión de Poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Y una regresión binomial...