Encontré que para un modelo de regresión lineal simple, tanto el MCO como el método de máxima verosimilitud (suponiendo una distribución Normal) dan el mismo resultado (valores de parámetros). A partir de esto, ¿podemos decir que los MCO también hacen suposiciones implícitas sobre la distribución...
En la clase de métodos estadísticos de nivel MS que estoy tomando, aprendí sobre varios modelos lineales para el diseño experimental. Toma por ejemplo, Yyo j= μ +βyo+τj+εyo j,Yij=μ+βi+τj+εij,Y_{ij} = \mu + \beta_i + \tau_j + \varepsilon_{ij}\,, para el modelo de diseño de bloques completos al azar...
No entiendo por qué no puedo simplemente agregar 1.5 desviaciones estándar para obtener la respuesta. Si 1 desviación estándar es 10 kg y la media es 400 kg, entonces 415 kg es 1,5 desviaciones estándar. Entonces lo calculé así: .3413 + ((.4772-.3413)/2) = 0.40925 Esta ecuación toma la mitad...
En el libro "Los elementos del aprendizaje estadístico" en el capítulo 2 ("Modelos lineales y mínimos cuadrados; página no: 12"), se escribe que En el espacio de entrada-salida dimensional (p + 1), (X, Y) representa un hiperplano. Si la constante se incluye en X, entonces el hiperplano incluye...
Imagine que muestreamos una matriz de covarianza de una distribución Wishart por MCMC. En cada iteración, obtenemos una nueva matriz de muestra SiSiS_i de la distribución Wishart. Pregunta : Dada la traza que contiene todas las muestrasS1,...SnS1,...SnS_1,...S_n, ¿puedo trazar la autocorrelación...
En un modelo de ecuación estructural, a menudo se usa el estimador de ML. En el caso de que las variables no sean multivariadas normales, ¿se puede utilizar ML? Muchas veces los indicadores que tiene disponibles para trabajar no son multivariados normales. No estoy seguro de cómo proceder en ese...
Suponer ( a , b )(a,b) (a,b) es un ( 1 - α )(1−α)(1-\alpha) intervalo de confianza de nivel para un parámetro θθ\theta. Suponerηη\etaEs una transformación monótona invertible. Entonces es ( η( a ) , η( b ))(η(a),η(b)) \left (\eta(a), \eta(b) \right ) una ( 1 -α )(1−α)(1-\alpha) intervalo de...
Tome un haz de partículas como un conjunto de muchas partículas. Suponga dos variables aleatorias independientesXβXβX_\beta y δδ\delta que se suman a la posición horizontal XXX de una partícula: X=Xβ+reXδX=Xβ+reXδ X = X_\beta + D_x \delta (reXreXD_x es un número simple, la función de...
¿Cuál es la diferencia entre (1|DNA.concentration/mouse.id)y (DNA.concentration|mouse.id)? ¿Qué significan los símbolos |y /significan dentro de la sintaxis para el efecto aleatorio?
Sea un espacio de probabilidad. Conjetura:(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P) Supongamos que tenemos eventos st , o . Existe una secuencia independiente de eventos stA1,A2,...A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A \in \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1},...
Pregunta simple, pero sorprendentemente difícil de encontrar una respuesta en línea. Sé que para un RV , definimos el momento k como donde la igualdad se sigue si , para una densidad y Medida de Lebesgue .XXX∫Xk rePAGS= ∫XkF( x ) d X∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = \int x^k f(x) \ dxp = f⋅...
En el modelo predictivo aplicado de Kuhn y Johnson, los autores escriben: Finalmente, estos árboles sufren de sesgo de selección: los predictores con un mayor número de valores distintos se ven favorecidos sobre los predictores más granulares (Loh y Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010)....
Desafío En nuestra oficina, he estado involucrado en una discusión sobre el tamaño de la muestra y su influencia en el tamaño del efecto . ¿Me pueden ayudar y explicar más? Base Al realizar un análisis de potencia, se puede determinar el tamaño de la muestra para un tamaño de efecto específico...
Leí el siguiente artículo sobre independencia estadística . En resumen, el artículo argumenta que "es hora de que la ciencia retire la ficción de la independencia estadística", y continúa explicando diferentes razones por las cuales. Después de leer el artículo, tiendo a estar de acuerdo. Quería...
Actualmente estoy leyendo artículos sobre PCA probabilístico y me pregunto por qué se elige Gaussian prior (y no algún otro prior) para las variables latentes. ¿Es solo porque es simple o hay otra razón? Referencias Tipping & Bishop, 1999, Análisis probabilístico de componentes principales ,...
Digamos que tengo tres conjuntos de datos de tamaño cada uno:nortenn y1y1y_1 = altura de personas de EE. UU. solamente y2y2y_2 = alturas de hombres de todo el mundo y3y3y_3 = alturas de mujeres de todo el mundo Y construyo un modelo lineal para cada uno con factores , :Xyoxix_ii = 1 , . . . ,...
https://www.tensorflow.org/ Todos los proyectos en TensorFlow que he visto en GitHub implementan algún tipo de modelo de red neuronal. Dado que TensorFlow es una mejora con respecto al DAG (ya no es acíclico), me preguntaba si alguna deficiencia inherente lo hace inadecuado para el modelo general...
La notación integral de Riemann-Stieltjes se usa en expresiones de expectativa en algunos textos de probabilidad. Básicamente, dF (x) aparece en la integral en lugar de f (x) dx en la integral, ya que el CDF F (x) puede no ser diferenciable para una distribución discreta. La motivación que he...
¿Cómo puedo calcular la varianza de p derivada de una distribución binomial? Digamos que lanzo monedas y obtengo k cabezas. Puedo estimar p como k / n, pero ¿cómo puedo calcular la varianza en esa estimación? Estoy interesado en esto para poder controlar la varianza en mis estimaciones de relación...
Supongamos que estoy alimentando una matriz 2D de forma (99,13) como entrada a una capa LSTM. Tengo un número n de archivos, donde cada uno contiene (99,13) vectores de tamaño. He decidido considerar 13 como la cantidad de funciones y 99 como los pasos de tiempo. (Mientras implementaba con Keras,...