Tengo un conjunto de datos con todas las llamadas realizadas a un servicio de emergencia y los tiempos de respuesta del departamento de ambulancias. Admitieron que hay algunos errores con los tiempos de respuesta, ya que hay casos en los que no comenzaron a grabar (por lo que el valor es 0) o donde...
En filogenética, los árboles filogenéticos a menudo se construyen usando MLE o análisis bayesiano. A menudo, se utiliza un previo plano en la estimación bayesiana. Según tengo entendido, una estimación bayesiana es una estimación de probabilidad que incorpora un previo. Mi pregunta es, si usa un...
Un tema candente de discusión reciente se refiere a una revista que prohíbe el uso de "procedimientos de prueba estadística de hipótesis nulas (NHSTP)" de los artículos enviados a la revista. Veo este término usado por algunos escritores, pero no entiendo qué distinción están tratando de hacer. ¿Es...
Mis datos en bruto consisten en una serie temporal de 60 días con una tendencia a la baja. Los datos son semanales, por lo que la frecuencia se establece en 7. Calculé la diferencia de los datos que se ve así Cuando ejecuto gráficos ACF y PACF en la diferencia, ¿parece que obtengo resultados...
En CNN, aprenderemos los filtros para producir el mapa de características en la capa convolucional. En Autoencoder, la única unidad oculta de cada capa se puede considerar como filtro. ¿Cuál es la diferencia entre los filtros aprendidos en estas dos
Estoy tratando de entender la forma normalizada de información mutua puntual. n p m i = p m i ( x , y)l o g( p ( x , y) )npmi=pmi(x,y)log(p(x,y))npmi = \frac{pmi(x,y)}{log(p(x,y))} ¿Por qué la probabilidad conjunta logarítmica normaliza la información mutua puntual entre [-1, 1]? La información...
Mi objetivo es analizar los registros de red (p. Ej., Apache, syslog, auditoría de seguridad de Active Directory, etc.) utilizando la detección de agrupamiento / anomalías para fines de detección de intrusos. De los registros tengo muchos campos de texto como dirección IP, nombre de usuario,...
Para las pruebas t, según la mayoría de los textos, se supone que los datos de la población se distribuyen normalmente. No veo por qué es eso. ¿Una prueba t solo requiere que la distribución muestral de las medias muestrales se distribuya normalmente y no la población? Si es el caso de que la...
Utilizo la decomposefunción Ry encuentro los 3 componentes de mi serie temporal mensual (tendencia, estacional y aleatoria). Si trazo el gráfico o miro la tabla, puedo ver claramente que la serie temporal se ve afectada por la estacionalidad. Sin embargo, cuando retrocedo la serie temporal en las...
La pérdida de L2, junto con la pérdida de L0 y L1, son tres funciones de pérdida "por defecto" muy comunes que se utilizan al resumir una pérdida posterior posterior mínima esperada. Una razón para esto es quizás que son relativamente fáciles de calcular (al menos para distribuciones 1d), L0 da...
Tengo una variable dependiente que puede variar de 0 a infinito, con 0s siendo observaciones correctas. Entiendo que los modelos de censura y Tobit solo se aplican cuando el valor real de es parcialmente desconocido o falta, en cuyo caso se dice que los datos están truncados. Más información sobre...
Estoy tratando de entender mejor los campos receptivos de CNN. Para hacerlo, me gustaría calcular el campo receptivo de cada neurona en LeNet. Para un MLP normal es bastante fácil (ver http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#sparse-connectivity ), pero es más difícil calcular el campo receptivo...
Sé que la varianza de la diferencia de dos variables independientes es la suma de las varianzas, y puedo demostrarlo. Quiero saber a dónde va la covarianza en el otro
Tengo un modelo de mezcla que quiero encontrar el estimador de máxima verosimilitud de un conjunto de datos dado y un conjunto de datos observados parcialmente . He implementado tanto el paso E (calculando la expectativa de dado y los parámetros actuales ), como el paso M, para minimizar la...
Estoy simulando ensayos de Bernoulli con un entre grupos y luego el modelo correspondiente con el paquete:logitθ ∼ N( logitθ0 0,12)logitθ∼norte(logitθ0 0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <-...
Aquí hay un problema que surgió en un examen semestral en nuestra universidad hace unos años y que estoy luchando por resolver. Si son variables aleatorias independientes con densidades y respectivamente, entonces demuestre que sigue a .X1, X2X1,X2X_1,X_2ββ\betaβ( n1,
Tengo un conjunto de datos de una encuesta de clientes, quiero implementar una prueba estadística para ver si hay una diferencia significativa entre el producto 1 y el producto 2. Aquí hay un conjunto de datos de las reseñas de los clientes. La tasa es de muy mala, mala, buena, buena, muy...
Intento predecir un puntaje de equilibrio y probé varios métodos de regresión diferentes. Una cosa que noté es que los valores predichos parecen tener algún tipo de límite superior. Es decir, el saldo real está en , pero mis predicciones alcanzan alrededor de 0.8 . La siguiente gráfica muestra el...
Quiero simular una muestra de una mezcla de distribución normal de manera que p × N(μ1,σ21) + ( 1 - p ) × N(μ2,σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) está restringido al intervalo [ 0 , 1 ][0,1][0,1] en vez de RR\mathbb{R}....
Estoy estudiando el modelo de mezcla gaussiana y se me ocurre esta pregunta. Supongamos que los datos subyacentes se generan a partir de una mezcla de distribución Gaussiana y cada uno de ellos tiene un vector medio , donde y cada uno de ellos tiene el mismo coeficiente matriz de varianza y...