Una función de caja negra F:Rnorte→ RF:Rnorte→Rf: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}, que se evalúa puntualmente sujeto al ruido gaussiano, es decir, F( x ) + N( μ ( x ) , σ( x)2)F(X)+norte(μ(X),σ(X)2)f(x) + \mathcal{N}(\mu(x),\sigma(x)^2), puede minimizarse utilizando la optimización bayesiana...
A menudo, en la literatura, los autores han estado interesados en encontrar la distribución estacionaria de un proceso de series de tiempo. Por ejemplo, considere el siguiente proceso simple AR ( ) : donde .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t,...
En otra entrega de intuiciones para identidades en probabilidad, considere la Ley de identidad elemental de la varianza total Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y])Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y]) \begin{eqnarray} \rm{Var}(X) &=&\rm{E}[\rm{Var}(X|Y)] + \rm{Var}(E[X|Y]) \end{eqnarray} Es una manipulación...
Los problemas estadísticos que involucran intervalos de confianza para una media poblacional se pueden enmarcar en términos de la siguiente función de ponderación : w(α,n)≡tn−1,α/2n−−√for 0<α<1 and n>1.w(α,n)≡tn−1,α/2nfor 0<α<1 and n>1.w(\alpha, n) \equiv...
Considere una familia de distribuciones con PDF (hasta una constante de proporcionalidad) dada por ¿Como se llama? Si no tiene un nombre, ¿cómo lo llamarías?p ( x ) ∼1( 1 + αX2)1 / α.pags(X)∼1(1+αX2)1/ /α.p(x)\sim \frac{1}{(1+\alpha x^2)^{1/\alpha}}. Se parece bastante a la familia de...
Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Disculpas si este es el lugar...
Version corta Estoy tratando de resolver / aproximar analíticamente la probabilidad compuesta que resulta de los sorteos independientes de Poisson y el muestreo adicional con o sin reemplazo (realmente no me importa cuál). Quiero usar la probabilidad con MCMC (Stan), por lo que necesito la...
Digamos que tenemos el siguiente marco de datos: TY_MAX 141 1.004622 142 1.004645 143 1.004660 144 1.004672 145 1.004773 146 1.004820 147 1.004814 148 1.004807 149 1.004773 150 1.004820 151 1.004814 152 1.004834 153 1.005117 154 1.005023 155 1.004928 156 1.004834 157 1.004827 158 1.005023 159...
Basado en Gradient Boosting Tree vs Random Forest . GBDT y RF utilizando diferentes estrategias para abordar el sesgo y la varianza. Mi pregunta es: ¿puedo volver a muestrear el conjunto de datos (con reemplazo) para entrenar múltiples GBDT y combinar sus predicciones como resultado final? Es...
Una manzana se encuentra en el vértice de pentágono , y un gusano se encuentra a dos vértices de distancia, en C . Todos los días el gusano se arrastra con igual probabilidad a uno de los dos vértices adyacentes. Así, después de un día, el gusano está en el vértice B o D , cada uno con una...
Digamos que tenemos dos monedas sesgadas C1y C2ambas tienen diferentes probabilidades de girar la cabeza. Lanzamos C1 n1tiempos y obtenemos H1cabezas, C2 n2tiempos y obtenemos H2cabezas. Y encontramos que la proporción de caras para una moneda es más alta que la otra. ¿Cuál es la probabilidad con...
¿Tendría sentido equipar un modelo a propósito? Digamos que tengo un caso de uso donde sé que los datos no variarán mucho con respecto a los datos de entrenamiento. Estoy pensando aquí en la predicción del tráfico, donde el estado del tráfico sigue un conjunto fijo de patrones viaje...
Recibí esta pregunta en un cuestionario, preguntaba cuál sería el error de entrenamiento para un clasificador KNN cuando K = 1. ¿Qué significa el entrenamiento para un clasificador KNN? Mi comprensión sobre el clasificador KNN fue que considera todo el conjunto de datos y asigna a cualquier...
Estoy buscando varias medidas de rendimiento para modelos predictivos. Se escribió mucho sobre problemas de uso de precisión, en lugar de algo más continuo para evaluar el rendimiento del modelo. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ proporciona un ejemplo cuando agregar una...
Suponga que e son dos variables aleatorias que tienen RV binarias como sus componentes (Por lo tanto, ) y ambas ( y ) son intercambiables, es decir,X=(X1,...,Xn),:(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)X=(X1,...,Xn),:(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)X=(X_1, ..., X_n),: (\Omega, A,P)\to (\{0,1\}^n,
Tengo una variable aleatoria Y=eX1+eXY=eX1+eXY = \frac{e^{X}}{1 + e^{X}} Y yo sé X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2). ¿Hay alguna manera de calcular E(Y)E(Y)\mathbb{E}(Y)? He tratado de resolver la integral, pero no he progresado mucho. ¿Es
Esta es más una pregunta histórica: ¿quién inventó la notación por denotar independencia (condicional)?⊥⊥⊥⊥\perp \!\!\!
Me está costando llegar a la misma página que mi supervisor cuando se trata de validar mi modelo. He analizado los residuos (observados contra los valores ajustados) y utilicé esto como argumento para discutir los resultados obtenidos por mi modelo, sin embargo, mi supervisor insiste en que la...
Supongamos que se ajusta a un modelo . ¿Existen implicaciones prácticas para la estimación del efecto de interacción si y x_2 están correlacionadas?y=x1+x2+x1×x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Entiendo que podría haber problemas de colinealidad si x1x1x_1 y x2x2x_2 están...
Una pregunta de ejercicio hace Supongamos que son rvs que tienen una distribución Normal común con . Calcule el coeficiente de dependencia de la cola superior para todos .X1,X2X1,X2X_1, X_2norte( 0 , 1 )norte(0 0,1)N(0,1)Corr(X1,X2) = ρCorr(X1,X2)=ρ\operatorname{Corr}(X_1, X_2) = \rhoρ ∈ [ - 1...