¿Cómo calcular el intervalo de confianza exacto para el tercer momento de distribución normal ?norte( a ,σ2)N(a,σ2)N(a,
La definición estándar de (digamos) un intervalo de confianza (IC) del 95% simplemente requiere que la probabilidad de que contenga el parámetro verdadero sea del 95%. Obviamente, esto no es único. El lenguaje que he visto sugiere que entre los muchos IC válidos, generalmente tiene sentido...
Esta es más una pregunta filosófica, pero desde un punto de vista puramente bayesiano, ¿cómo se forma realmente el conocimiento previo? Si necesitamos información previa para llevar a cabo inferencias válidas, entonces parece haber un problema si tenemos que recurrir a la experiencia pasada para...
Supongamos que la Tierra ha sido atacada por naves espaciales marcianas y supongamos que tenemos misiles para lanzar contra las naves espaciales. La probabilidad de golpear y destruir cada nave espacial por cada misil es (independiente del resto).nnnm=k⋅nm=k⋅nm=k \cdot nnnnppp ¿Cuál es la...
Me dieron una mesa de x=(0,1,2,3,4,5,6)x=(0,1,2,3,4,5,6)x=(0,1,2,3,4,5,6) y y=(3062,587,284,103,33,4,2)y=(3062,587,284,103,33,4,2)y=(3062,587,284,103,33,4,2), que son tales que el número de xixix_i le dice a una cantidad de niños que todos yiyiy_is tener. Me piden que ajuste una distribución de...
Estoy tratando de pronosticar Poissondatos, divididos en grupos, de 1-26 months of data, dependiendo del grupo. De los datos agrupados 65% has a value of 0y 25% a value of 1. No pude encontrar ninguna tendencia o estacionalidad, así que comencé a probar un par de modelos de estación diferentes....
Dejar {Xt}{Xt}\left\{X_t\right\} ser un proceso estocástico formado mediante la concatenación de dibujos iid de un proceso AR (1), donde cada dibujo es un vector de longitud 10. En otras palabras, {X1,X2, ... ,X10}{X1,X2,...,X10}\left\{X_1, X_2, \ldots, X_{10}\right\} son realizaciones de un...
Los factores de Bayes denotan qué tan bien se admite cierto modelo. Digamos que estoy ejecutando un experimento controlado y tengo dos modelos: el modelo nulo y el modelo alternativo. Si tengo un factor Bayes alto, ¿podría argumentar que el tratamiento es efectivo y proponer realizar el...
¿Cómo puede, por ejemplo, la distribución Gamma divergir cerca de cero (para un conjunto apropiado de parámetros de escala y forma, digamos forma y escala ), y aún así tener su área igual a uno?=0.1=0.1=0.1=10=10=10 Según tengo entendido, el área de una distribución de densidad de probabilidad...
Estoy retrocediendo un predictor continuo en más de 60 variables (tanto continuas como categóricas) usando LASSO (glmnet). Al examinar el gráfico de traza variable, noto que a medida que aumenta el registro lambda, una de las variables clave tiene un coeficiente que en realidad aumenta. Luego,...
¿Cómo afecta la condición de dispersión en una matriz de covarianza inversa a la matriz de covarianza
Introducción Tengo una tabla de contingencia categórica con muchas filas y un resultado binario, que cuento: name outcome1 outcome2 ---- -------- -------- A 14 5 B 17 2 C 6 5 D 11 8 E 18 14 Todo esto está bien, porque aún ambas categorías (nombre y resultado) son independientes entre sí, es...
En la cadena Monte Carlo de Metropolis-Hastings Markov, la distribución de la propuesta puede ser cualquier cosa, incluida la gaussiana (según Wikipedia). P: ¿Cuál es la motivación para usar algo que no sea gaussiano? Gaussian funciona, es fácil de evaluar, es rápido y todos lo entienden. ¿Por qué...
Tengo un problema en la mano, que no puedo continuar. ¿Alguien puede ayudarme a
Enseño física a estudiantes de secundaria y me gustaría que mis estudiantes realicen una comparación rudimentaria del modelo bayesiano para obtener datos de sus experimentos. Descubrí una forma para que lo hagan (ver más abajo), pero no estoy seguro de que sea correcto. Agradecería mucho cualquier...
Me pregunto sobre las diferencias. Según mi entendimiento, MLP es un tipo de redes neuronales, donde la función de activación es sigmoidea, y el término de error es error de entropía cruzada (logística). Buscando ayuda,
Supongamos que hago un montón de pronósticos probabilísticos como: 70% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea del 10-15% en el primer trimestre, 10% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea> 15%, 20% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea...
Pido disculpas de antemano si esta pregunta está mal planteada: soy astrónomo, no estadístico. Mi pregunta está dirigida específicamente a ayudarme a descubrir si los procesos gaussianos son una técnica apropiada para mi problema. Utilizando un telescopio y un espectrógrafo alimentado con fibra,...
He comenzado a leer sobre redes neuronales recurrentes (RNN) y memoria a corto plazo (LSTM) ... (... oh, no hay suficientes puntos de representación aquí para enumerar referencias ...) Una cosa que no entiendo: siempre parece que las neuronas en cada instancia de una capa oculta se "conectan...