Johansson (2011) en " Salve lo imposible: valores p, evidencia y probabilidad " (aquí también hay un enlace a la revista ) afirma que los valores más bajos a menudo se consideran como una evidencia más fuerte contra el nulo. Johansson implica que las personas considerarían que la evidencia contra...
Estoy leyendo un artículo muy interesante de Sellers y Shmueli sobre modelos de regresión para datos de conteo. Cerca del comienzo (p. 944) citan a McCullaugh y Nelder (1989) diciendo que la regresión binomial negativa es impopular y tiene un vínculo canónico problemático. Encontré el pasaje...
Digamos, por ejemplo, que está haciendo un modelo lineal, pero los datos son complejos.yyy y= x β+ ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon Mi conjunto de datos es complejo, ya que en todos los números en son de la forma ( a + b i ) . ¿Hay algo procesalmente diferente cuando se trabaja con dichos...
Entiendo lo que es un posterior, pero no estoy seguro de lo que significa este último. ¿Cómo son los 2 diferentes? Kevin P. Murphy indicó en su libro de texto, Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística , que es "un estado de creencia interna". ¿Qué significa eso realmente? Tenía la...
Mirando las definiciones de Wikipedia de: Error Cuadrático Medio (MSE) Suma residual de cuadrados (RSS) Me parece que MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 donde es el número de muestras y es nuestra estimación de...
Esta pregunta fue hecha por mi amigo que no conoce Internet. No tengo antecedentes en estadísticas y he estado buscando en internet esta pregunta. La pregunta es: ¿es posible reemplazar los valores atípicos con valor medio? si es posible, ¿hay alguna referencia de libro / revistas para respaldar...
En casi todo el trabajo de análisis que he realizado utilizo: set.seed(42) Es un homenaje a la Guía del autoestopista galáctico . Pero me pregunto si estoy creando sesgo al usar la misma semilla una y otra
Winsorizar datos significa reemplazar los valores extremos de un conjunto de datos con un cierto valor de percentil de cada extremo, mientras que Recortar o Truncar implica eliminar esos valores extremos. Siempre veo ambos métodos discutidos como una opción viable para disminuir el efecto de los...
Me gustaría determinar la importancia relativa de los conjuntos de variables para un randomForestmodelo de clasificación en R. La importancefunción proporciona la MeanDecreaseGinimétrica para cada predictor individual: ¿es tan simple como sumar esto en cada predictor de un conjunto? Por...
Tuve una discusión con un estadístico en 2009 donde afirmó que el valor exacto de un valor p es irrelevante: lo único que es importante es si es significativo o no. Es decir, un resultado no puede ser más significativo que otro; sus muestras, por ejemplo, provienen de la misma población o...
Tengo a mano el siguiente problema: tengo una lista muy larga de palabras, posiblemente nombres, apellidos, etc. Necesito agrupar esta lista de palabras, de modo que palabras similares, por ejemplo palabras con una distancia de edición similar (Levenshtein) aparezcan en el mismo grupo Por ejemplo,...
Sobre si existe un término de error en la regresión logística (y su distribución supuesta), he leído en varios lugares que: no existe término de error el término de error tiene una distribución binomial (de acuerdo con la distribución de la variable de respuesta) el término de error tiene una...
Mucho se ha escrito sobre las opciones de color amigables para los daltónicos para mapas, polígonos y regiones sombreadas en general (ver, por ejemplo, http://colorbrewer2.org ). No he podido encontrar recomendaciones para colores de línea y grosores de línea variables para gráficos de líneas. Los...
A menudo se afirma que bootstrapping puede proporcionar una estimación del sesgo en un estimador. Si es la estimación para alguna estadística, y son las réplicas de bootstrap (con i \ in \ {1, \ cdots, N \} ), entonces la estimación de bootstrap de sesgo es \ begin {ecation} \ mathrm {sesgo} _t...
He estado leyendo sobre valores , tasas de error tipo 1, niveles de significancia, cálculos de potencia, tamaños de efectos y el debate de Fisher vs Neyman-Pearson. Esto me ha dejado un poco abrumado. Pido disculpas por el muro de texto, pero sentí que era necesario proporcionar una visión general...
He visto el otro hilo aquí, pero no creo que la respuesta haya satisfecho la pregunta real. Lo que he leído continuamente es que Naive Bayes es un clasificador lineal (por ejemplo, aquí ) (de modo que dibuja un límite de decisión lineal) utilizando la demostración de probabilidades de...
Estaba tratando de aprender el aprendizaje automático usando el material de Coursera . En esta conferencia, Andrew Ng usa un algoritmo de descenso de gradiente para encontrar los coeficientes del modelo de regresión lineal que minimizará la función de error (función de costo). Para la regresión...
Solo un pensamiento: Los modelos parsimoniosos siempre han sido la opción predeterminada en la selección de modelos, pero ¿en qué medida este enfoque está desactualizado? Tengo curiosidad acerca de cuánto nuestra tendencia hacia la parsimonia es una reliquia de una época de abaci y reglas de...
Hinton y Salakhutdinov en la reducción de la dimensionalidad de los datos con redes neuronales, Science 2006 propusieron un PCA no lineal mediante el uso de un autoencoder profundo. He intentado construir y entrenar un codificador automático de PCA con Tensorflow varias veces, pero nunca he podido...
Leí esta página: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html y dijo que la capa de salida sigmoidea con entropía cruzada es bastante similar a la capa de salida softmax con log-verosimilitud. ¿Qué sucede si uso sigmoide con log-verosimilitud o softmax con entropía cruzada en la capa de...