Tengo la siguiente pregunta a mano: Supongamos que son variables aleatorias iid que siguen a Unif . ¿Cuál es la distribución condicional de dada ?U,VU,VU,V(0,1)(0,1)(0,1)UUUZ:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) Traté de escribir Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot V+(1-\Bbb{I})\cdot U donde...
He visto muchas cosas que discuten si una regresión de Poisson básica es una versión anidada de una regresión de Poisson inflada a cero. Por ejemplo, este sitio argumenta que lo es, ya que este último incluye parámetros adicionales para modelar ceros adicionales, pero por lo demás incluye los...
Supongamos que queremos calcular algunas expectativas: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Supongamos que queremos aproximar esto usando la simulación de Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)miYmiXEl |Y[F(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1SF(Xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...
Estoy trabajando en el libro de ESL de Hastie, y estoy teniendo un momento difícil con la pregunta 2.3. La pregunta es la siguiente: Estamos considerando una estimación vecina más cercana en el origen, y la ecuación indica la distancia media desde el origen hasta el punto de datos más cercano....
Si donde el soporte de es . Entonces, . Luego, supongo que tiene momentos finitos. Cuando , sé que porque los medios de donde es la densidad asociada de . ¿Cuál es el equivalente matemático de suponer que tiene momentos finitos cuando ?X∼FX∼FX \sim
Necesito resolver un problema de regresión complicado sobre la unidad de disco. La pregunta original atrajo algunos comentarios interesantes, pero desafortunadamente no hubo respuestas. Mientras tanto, aprendí algo más sobre este problema, por lo que intentaré dividir el problema original en...
Estoy leyendo el artículo de detección de punto de cambio en línea Bayesiano de Adams y MacKay ( enlace ). Los autores comienzan escribiendo la distribución predictiva marginal: dondeP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} |...
Tengo un conjunto de datos con una variable dependiente e independiente. Ambas no son series de tiempo. Tengo 120 observaciones. El coeficiente de correlación es 0.43 Después de este cálculo, he agregado una columna para ambas variables con el promedio de cada 12 observaciones, lo que resulta en 2...
Estoy interesado en construir variables aleatorias para las cuales las desigualdades de Markov o Chebyshev son estrechas. Un ejemplo trivial es la siguiente variable aleatoria. P ( | X | ≥ 1 ) = 1PAG( X= 1 ) = P( X= - 1 ) = 0.5PAG(X=1)=PAG(X=-1)=0,5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5 . Su media es cero, la...
Digamos que tengo datos que tienen cierta incertidumbre. Por ejemplo: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 La naturaleza de la incertidumbre podría ser repetir mediciones o experimentos, o medir la incertidumbre del instrumento, por ejemplo. Me gustaría ajustar una curva con R, algo que...
Si doy dos cuantiles y sus ubicaciones correspondientes (cada uno) en el intervalo abierto , ¿siempre puedo encontrar parámetros de una distribución beta que tenga esos cuantiles en las ubicaciones
Suponga que se proporciona , ¿puedo derivar en un formato cerrado? E[log(X)]E[log(X)]\text{E}[\log(X)]
Estoy tomando datos ficticios de temperatura vs Ventas de helados y los categoricé usando K Means (n clusters = 2) para distinguir 2 categorías (totalmente ficticias). Ahora estoy haciendo un Análisis de componentes principales en estos datos y mi objetivo es comprender lo que veo. Sé que el...
Digamos que estoy ejecutando una regresión lineal que tiene la forma y= β0 0+ β1A + β2B + β3A B + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon . Si es positivo, ¿implica esto una correlación positiva entre A y B ? (Por el contrario, ¿una correlación negativa si β 3 es...
Soy nuevo en soportar máquinas de vectores. Explicación breve La svmfunción del e1071paquete en R ofrece varias opciones: Clasificación C clasificación nu una clasificación (para detección de novedad) regresión eps regresión nu ¿Cuáles son las diferencias intuitivas entre los cinco tipos?...
El documento sobre GAN dice que el discriminador usa el siguiente gradiente para entrenar: ∇θre1metro∑i = 1metro[ logD (X( i )) +log( 1 - D ( G (z( i )) ) ) ]∇θre1metro∑yo=1metro[Iniciar sesiónre(X(yo))+Iniciar sesión(1-re(sol(z(yo))))]\nabla _{\theta_d} \frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1}...
Mi pregunta: ¿debería hacer CV incluso para un conjunto de datos relativamente grande? Tengo un conjunto de datos relativamente grande y aplicaré un algoritmo de aprendizaje automático al conjunto de datos. Como mi PC no es rápida, el CV (y la búsqueda en la cuadrícula) a veces lleva demasiado...
Estoy usando la biblioteca VAR statsmodels de python para modelar datos financieros de series de tiempo y algunos resultados me han desconcertado. Sé que los modelos VAR suponen que los datos de la serie temporal son estacionarios. Inadvertidamente, ajusté una serie no estacionaria de precios de...
En Los elementos del aprendizaje estadístico , he encontrado la siguiente declaración: Hay una calificación: los pasos iniciales de detección no supervisada se pueden realizar antes de dejar muestras. Por ejemplo, podríamos seleccionar los 1000 predictores con la mayor varianza en las 50...
Una de las suposiciones de la regresión lineal es que debe haber una variación constante en los términos de error y que los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis asociadas con el modelo se basan en esta suposición. ¿Qué sucede exactamente cuando los términos de error no tienen una...