Los paquetes de software para la detección de motivos de red pueden arrojar puntajes Z enormemente altos (el más alto que he visto es más de 600,000, pero los puntajes Z de más de 100 son bastante comunes). Planeo mostrar que estos puntajes Z son falsos. Las puntuaciones Z enormes corresponden a...
Aquí en Wikipedia dice: Para valores suficientemente grandes de λλλ , (digamos λ>1000λ>1000λ>1000 ), la distribución normal con media λλλ y varianza λλλ (desviación estándar λ−−√λ\sqrt{\lambda} ), es una excelente aproximación a la distribución de Poisson. Siλλλes mayor que aproximadamente...
Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es una simplificación drástica, pero...
¿Existe un análogo a las desigualdades de Chebyshev en el momento superior en el caso unilateral? La desigualdad de Chebyshev-Cantelli solo parece funcionar para la varianza, mientras que la desigualdad de Chebyshevs puede producirse fácilmente para todos los exponentes. ¿Alguien sabe de una...
Estoy probando la igualdad de medios usando la prueba t de Welch. La distribución subyacente está lejos de ser normal (más sesgada que el ejemplo en una discusión relacionada aquí ). Puedo obtener más datos, pero me gustaría conocer alguna forma de determinar en qué medida hacerlo. ¿Existe una...
¿Cuál es la mejor manera de aproximar para dos enteros dados cuando conoce la media , la varianza , la asimetría y el exceso de curtosis de una distribución discreta , y de las medidas (distintas de cero) de las formas y que una aproximación normal no es apropiada?Pr[n≤X≤m]Pr[n≤X≤m]Pr[n \leq X \leq...
Esta pregunta está inspirada en la respuesta de Martijn aquí . var [ X] = E[ X] E[ 1 - X]var[X]=E[X]E[1−X]\text{var}[X] = E[X]E[1-X]var [ X] = E[ X]var[X]=E[X]\text{var}[X] = E[X] A diferencia de la regresión lineal cuando los residuos se distribuyen normalmente, no se conoce la distribución de...
Estaba leyendo casualmente un artículo (en economía) que tenía la siguiente aproximación para :log(E(X))log(E(X))\log(E(X)) log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , lo que el autor dice que es exacto si X es...
Tome una expectativa de la forma para alguna variable aleatoria univariada y una función completa (es decir, el intervalo de convergencia es toda la línea real)E(f(X))E(f(X))E(f(X))XXXf(⋅)f(⋅)f(\cdot) Tengo una función de generación de momentos para y, por lo tanto, puedo calcular fácilmente...
¿Puede cualquier función continua en [a, b], donde a y b son números reales, ser aproximada o arbitrariamente cercana a la función (en alguna norma) por Procesos Gaussianos (Regresión)?
Si hay varias aproximaciones posibles, estoy buscando la más
Un dado de 6 lados se tira de forma iterativa. ¿Cuál es el número esperado de lanzamientos requeridos para hacer una suma mayor o igual a K? Antes de editar P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1...
Casi todos los libros de texto que discuten la aproximación normal a la distribución binomial mencionan la regla general de que la aproximación se puede usar si np≥5np≥5np\geq5 y n(1−p)≥5n(1−p)≥5n(1-p)\geq 5. Algunos libros sugierennp(1−p)≥5np(1−p)≥5np(1-p)\geq 5en lugar. La misma constante555 a...
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Markov Chain Monte Carlo es un método basado en cadenas de Markov que nos permite obtener muestras (en un entorno de Monte Carlo) a partir de distribuciones no estándar de las que no podemos extraer muestras directamente. Mi pregunta es por qué la cadena de Markov es "lo último en tecnología"...
He estado estudiando la teoría detrás de ANNs últimamente y quería entender la 'magia' detrás de su capacidad de clasificación no lineal de múltiples clases. Esto me llevó a este sitio web que hace un buen trabajo al explicar geométricamente cómo se logra esta aproximación. Así es como lo entendí...
Dada una matriz de datos de digamos 1000000 observaciones 100 características, ¿hay una manera rápida de construir una aproximación tridiagonal ? Entonces uno podría factorizar , todos 0 excepto y , y realizar una rápida descorrelación (blanqueamiento) resolviendo . (Por "rápido" me refiero a...
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...
A veces veo que la gente usa la aproximación de Taylor de la siguiente manera: E(ex)≈E(1+x)E(ex)≈E(1+x)E(e^x)\approx E(1+x) Sé que la aproximación de Taylor funciona para ex≈1+xex≈1+xe^x \approx 1+x Pero no está claro para mí que podamos hacer la aproximación dentro del operador de...
¿El teorema de aproximación universal para redes neuronales es válido para cualquier función de activación (sigmoide, ReLU, Softmax, etc.) o se limita a las funciones sigmoideas? Actualización: como señala shimao en los comentarios, no cumple absolutamente ninguna función. Entonces, ¿para qué...