En la mayoría de los cursos básicos de teoría de probabilidad, las funciones generadoras de momentos contados (mgf) son útiles para calcular los momentos de una variable aleatoria. En particular la expectativa y la varianza. Ahora, en la mayoría de los cursos, los ejemplos que proporcionan para la...
A veces se dice que la regresión cuantil (QR) revela diferentes relaciones entre variables en diferentes cuantiles de la distribución. Por ejemplo, Le Cook et al. "Pensar más allá de la media: una guía práctica para el uso de métodos de regresión cuantil para la investigación en servicios de salud"...
Entiendo algunos de los muchos problemas de regresión gradual. Sin embargo, como un esfuerzo académico, suponga que quiero usar la regresión gradual para un modelo predictivo, y quiero comprender mejor los impactos que puede tener en el rendimiento. Dado un modelo lineal, por ejemplo, ¿realizar...
Supongamos que tenemos una prueba que consta de 30 preguntas, y 10 personas toman esta prueba. El puntaje promedio de la prueba de estas 10 personas es 17, y la desviación estándar de todos los puntajes en la muestra es 4. Al informar las estadísticas descriptivas en la escuela, usamos estos...
En todos los documentos forestales aleatorios (de regresión) que he leído, cuando llega el momento de reunir las predicciones de todos los árboles, tomamos el valor promedio como la predicción. Mi pregunta es ¿por qué hacemos eso? ¿Existe una justificación estadística para tomar el...
Mi problema es este: tengo un conjunto de predictores que cada uno produce una distribución en un conjunto de clases. Lo que me gustaría hacer es tener primero una información previa no informativa sobre cómo se ve esta distribución de etiquetas y luego actualizarla antes con la predicción de cada...
Si se considera que las redes neuronales profundas son aproximadores de función universal, ¿es realmente necesaria la expansión de la base? ¿O esto sería específico para cada caso? Por ejemplo, si uno tiene tres variables X cuantitativas, ¿habría alguna ventaja en expandir el número de variables...
¿Puede alguno de nuestros expertos de Monte Carlo explicar la expectativa "inesperada" al final de esta respuesta ? Resumen ex post facto de la otra pregunta / respuesta: si son variables aleatorias IID y las expectativas , entonces un argumento de simetría simple muestra que , pero un experimento...
Entonces, hay desviación estándar, varianza y covarianza, pero ¿hay una desviación estándar co? ¿Si no, porque no? ¿Existe una razón matemática fundamental o es solo una convención? Si es así, ¿por qué no se usa más, o al menos es realmente difícil de encontrar con las búsquedas de Google? No...
¿Conoces una referencia o nombre para la siguiente forma de investigar si una técnica de modelado compleja TTT es parcial? Aplicar TTTal conjunto de datos original. Mida su rendimiento (por ejemplo, R cuadrado en la configuración de regresión). Permuta aleatoriamente la variable de respuesta para...
Esta pregunta parece lo suficientemente fundamental como para estar convencido de que se ha respondido aquí en alguna parte, pero no la he encontrado. Entiendo que si la variable dependiente en una regresión se distribuye normalmente, la probabilidad máxima y los mínimos cuadrados ordinarios...
Estoy tratando de entender cuál es la diferencia entre el recocido simulado y la ejecución de múltiples algoritmos codiciosos de escalada. Según tengo entendido, el algoritmo codicioso llevará la puntuación a un máximo local, pero si comenzamos con múltiples configuraciones aleatorias y aplicamos...
El estudio que estoy revisando informa que la altura media de 20 sujetos es de 1.70 metros con una desviación estándar de 0.0. ¿Significa esto que los 20 son exactamente 1.70 metros? ¿O es esto un error de
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Soy un...
Digamos que calculo la siguiente regresión lineal multivariada y=β0 0+β1X1+β2X2+β3X3+β4 4X4 4+ ϵy=β0 0+β1X1+β2X2+β3X3+β4 4X4 4+ϵ y = \beta_0 +\beta_1 x_1 +\beta_2 x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4 + \epsilon ¿Cómo puedo probar eso? β1=β2=β3β1=β2=β3\beta_1=\beta_2=\beta_3? Sé que para probar si...
A nivel de modelo, para evaluar la contribución / importancia del predictor podemos usar: Técnicas específicas del modelo: por ejemplo, pureza (índice de Gini) para un modelo basado en árboles, coeficientes del modelo cuando corresponda, etc. Técnicas independientes del modelo, por ejemplo,...
Es bastante intuitivo que la mayoría de las topologías / arquitecturas de redes neuronales no son identificables. Pero, ¿cuáles son algunos resultados bien conocidos en el campo? ¿Existen condiciones simples que permiten / evitan la identificabilidad? Por ejemplo, todas las redes con funciones de...
En el aprendizaje por refuerzo, ¿es una política siempre determinista, o es una distribución de probabilidad sobre las acciones (de las cuales tomamos muestras)? Si la política es determinista, ¿por qué no es la función de valor, que se define en un estado dado para una política dada siguiente...
El aprendizaje profundo es un tema cada vez más candente en la actualidad. ¿Cuáles son los supuestos principales que hacen que el aprendizaje profundo carezca de algunos conjuntos de datos? Ej: ¿Funciona bien en conjuntos de datos
Este problema ha surgido en mi investigación: supongamos que son distribuciones exponenciales (ED) con una media y que sea un número no negativo. ¿Es cierto que Esto pasa la comprobación de cordura, ya que el valor esperado de ambos lados es igual a , y si dejamos , entonces el lado izquierdo...