Estadísticas y Big Data

Me han enseñado que podemos producir una estimación de parámetros en forma de un intervalo de confianza después del muestreo de una población. Por ejemplo, los intervalos de confianza del 95%, sin supuestos violados, deberían tener una tasa de éxito del 95% de contener cualquier parámetro verdadero...

Sea una muestra aleatoria de la distribución gamma .G a m m a ( α , β )X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Sea y la media muestral y la varianza muestral, respectivamente. S2X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Luego pruebe o refute que y son independientes. S2/...

Supongamos que tengo nnn parámetros positivos para estimar μ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_n y sus correspondientes nnn estimaciones insesgadas producidos por los estimadores μ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n} , es decir, E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm...

Dadas dos variables aleatorias altamente correlacionadas e , me gustaría limitar la probabilidad de que la diferenciaexcede cierta cantidad: XXXYYY|X−Y||X−Y| |X - Y| P(|X−Y|>K)<δP(|X−Y|>K)<δ P( |X - Y| > K) < \delta Asuma por simplicidad que: Se sabe que el coeficiente de...

Bayesian Data Analysis (p. 64) dice, con respecto a un modelo normal : una densidad previa vaga sensible para μμ\mu y σσ\sigma, suponiendo que la independencia previa de los parámetros de ubicación y escala, sea uniforme en (μ,logσ)(μ,log⁡σ)(\mu, \log \sigma), o equivalente,...

Mi pregunta es sobre la clasificación binaria, por ejemplo, separar a los buenos clientes de los malos clientes, pero no la regresión o la clasificación no binaria. En este contexto, un bosque aleatorio es un conjunto de árboles de clasificación. Para cada observación, cada árbol vota un "sí" o...

Introducción Tengo participantes que están tocando repetidamente superficies contaminadas con E. coli en dos condiciones ( A = usando guantes, B = sin guantes). Quiero saber si hay una diferencia entre la cantidad de bacterias en la punta de los dedos con y sin guantes, pero también entre la...

Así que estoy tratando de enseñarme a mí mismo las redes neuronales (para aplicaciones de regresión, no para clasificar imágenes de gatos). Mis primeros experimentos fueron entrenar una red para implementar un filtro FIR y una Transformada Discreta de Fourier (entrenamiento en señales "antes" y...

Sé que hay más de dos tipos de normalización. Por ejemplo, 1- Transformar datos utilizando una puntuación z o una puntuación t. Esto generalmente se llama estandarización. 2- Reescalando datos para tener valores entre 0 y 1. La pregunta ahora si necesito normalizar ¿Qué tipo de...

La función de densidad de probabilidad de una distribución uniforme (continua) se muestra arriba. El área bajo la curva es 1, lo que tiene sentido ya que la suma de todas las probabilidades en una distribución de probabilidad es 1. Formalmente, la función de probabilidad anterior (f (x)) se...

Para una variable aleatoria dada (o una población, o un proceso estocástico), la expectativa matemática es la respuesta a una pregunta ¿Qué pronóstico puntual minimiza la pérdida cuadrada esperada? . Además, es la solución óptima para un juego Adivina la próxima realización de una variable...

Con la regresión OLS aplicada a la respuesta continua, se puede construir la ecuación de regresión múltiple ejecutando secuencialmente regresiones de los residuos en cada covariable. Mi pregunta es, ¿hay alguna manera de hacer esto con la regresión logística a través de los residuos de regresión...

¿Una función en la forma tiene un nombre estándar? Por ejemplo, es una función lineal.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a +

Sea un espacio de probabilidad, y sea un vector aleatorio. Sea la distribución de , una medida de Borel en .( Ω , F, P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P)X: Ω →RnorteX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^nPAGSX=X∗PAGSPX=X∗PP_X = X_* PXXXRnorteRn\mathbb{R}^n La función característica de es la función...

Estoy tratando de entender la optimización de descenso de gradiente en algoritmos ML (aprendizaje automático). Tengo entendido que hay una función donde el costo es el objetivo de minimizar el error y - y . En un escenario donde los pesos w 1 , w 2 se están optimizando para dar el error mínimo y se...

Tome 20 puntos aleatorios en un espacio de 10.000 dimensiones con cada coordenada iid de . Divídalos en 10 pares ("parejas") y agregue el promedio de cada par ("un niño") al conjunto de datos. Luego haga PCA en los 30 puntos resultantes y trace PC1 vs PC2.norte( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N(0,1) Ocurre...

Considere el caso descrito a continuación, de Peacock (1972). Este pasaje parece implicar que el joven estadístico está haciendo una declaración inteligente y correcta. Pero es

En el aprendizaje profundo de François Chollet con Python dice: Como resultado, ajustar la configuración del modelo en función de su rendimiento en el conjunto de validación puede resultar rápidamente en un ajuste excesivo para el conjunto de validación, aunque su modelo nunca esté directamente...

Descripción general ¿Un estimador eficiente (que tiene una varianza muestral igual al límite de Cramér-Rao) maximiza la probabilidad de estar cerca del parámetro verdadero ?θθ\theta Digamos que comparamos la diferencia o la diferencia absoluta entre la estimación y el parámetro verdaderoΔ^=θ^-...

En los documentos de aprendizaje de scikit sobre calibración de probabilidad, comparan la regresión logística con otros métodos y observan que el bosque aleatorio está menos calibrado que la regresión logística. ¿Por qué la regresión logística está bien calibrada? ¿Cómo podría uno arruinar la...