La convergencia generalmente significa que una secuencia de una determinada cantidad de muestra se aproxima a una constante ya que el tamaño de la muestra tiende al infinito. La convergencia también es una propiedad de un algoritmo iterativo para estabilizarse en algún valor objetivo.
Sea B(n,p,r)B(n,p,r)B(n,p,r) la función de distribución binomial (DF) con los parámetros n∈Nn∈Nn \in \mathbb N y p∈(0,1)p∈(0,1)p \in (0,1) evaluados en r∈{0,1,…,n}r∈{0,1,…,n}r \in \{0,1,\ldots,n\} : y deje denote el Poisson DF con el parámetro a \ in \ mathbb R ^ + evaluado en r \ in \ {0,1,2, \...
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~...
He leído un par de explicaciones del algoritmo EM (p. Ej., De Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning y Roger and Gerolami First Course on Machine Learning). La derivación de EM está bien, lo entiendo. También entiendo por qué el algoritmo cubre algo: en cada paso mejoramos el resultado y...
El máximo de iid Standardnormals converge a la distribución estándar de Gumbel de acuerdo con la teoría del valor extremo .X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim ¿Cómo podemos demostrar eso? Tenemos
Tengo una pregunta para principiantes con respecto al Teorema del límite central (CLT): Soy consciente de que el CLT establece que una media de las variables aleatorias iid está distribuida aproximadamente de manera normal (para , donde es el índice de los sumandos) o la variable aleatoria...
El problema ha surgido antes, pero quiero hacer una pregunta específica que intentará obtener una respuesta que lo aclare (y clasifique): En "La asíntota del pobre hombre", uno mantiene una clara distinción entre (a) una secuencia de variables aleatorias que converge en probabilidad a una...
¿La distribución normal converge a cierta distribución si la desviación estándar crece sin límites? me parece que el pdf comienza a verse como una distribución uniforme con límites dados por . ¿Es esto cierto?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2
Leí que el algoritmo k-means solo converge a un mínimo local y no a un mínimo global. ¿Por qué es esto? Puedo pensar lógicamente cómo la inicialización podría afectar la agrupación final y existe la posibilidad de una agrupación subóptima, pero no encontré nada que lo demostrara...
¿Es suficiente mostrar que MSE = 0 como ? También leí en mis notas algo sobre plim. ¿Cómo encuentro plim y lo uso para mostrar que el estimador es
Estoy tratando de leer sobre la investigación en el área de regresión de alta dimensión; cuando ppp es mayor que nnn , es decir, p>>np>>np >> n . Parece que el término logp/nlogp/n\log p/n aparece a menudo en términos de tasa de convergencia para estimadores de regresión. Por ejemplo,...
Estaba revisando la documentación de Stan que se puede descargar desde aquí . Estaba particularmente interesado en su implementación del diagnóstico Gelman-Rubin. El artículo original Gelman y Rubin (1992) define el factor de reducción de escala potencial (PSRF) de la siguiente manera: Deje que...
Estoy usando la glmerfunción del lme4paquete en R, y estoy usando el bobyqaoptimizador (es decir, el predeterminado en mi caso). Recibo una advertencia y tengo curiosidad por saber qué significa. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence...
Mis preguntas son: ¿Se garantiza que los modelos lineales generalizados (GLM) converjan a un máximo global? Si es así, ¿por qué? Además, ¿qué restricciones hay en la función de enlace para asegurar la convexidad? Mi comprensión de los GLM es que maximizan una función de probabilidad altamente...
( Publicado originalmente en MSE). He visto muchas discusiones heurísticas del teorema clásico del límite central que hablan de la distribución normal (o cualquiera de las distribuciones estables) como un "atractor" en el espacio de las densidades de probabilidad. Por ejemplo, considere estas...
El diagnóstico de Gelman y Rubin se utiliza para verificar la convergencia de múltiples cadenas mcmc que se ejecutan en paralelo. Compara la varianza dentro de la cadena con la varianza entre cadenas, la exposición es la siguiente: Pasos (para cada parámetro): Ejecute m ≥ 2 cadenas de longitud...
Estoy tratando de obtener una comprensión intuitiva y sentir la diferencia y la diferencia práctica entre el término consistente y asintóticamente imparcial. Conozco sus definiciones matemáticas / estadísticas, pero estoy buscando algo intuitivo. Para mí, mirando sus definiciones individuales, casi...
Sea una secuencia de variables aleatorias st en probabilidad, donde es una constante fija. Estoy tratando de mostrar lo siguiente: y ambos con probabilidad. Estoy aquí para ver si mi lógica era sólida. Aquí esta mi trabajo{Xn}n≥1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1}Xn→aXn→aX_n \to...
Estoy confundido acerca de algunos detalles sobre el teorema de Slutsky : Sean , dos secuencias de elementos aleatorios escalares / vectoriales / matriciales.{Xn}{Xn}\{X_n\}{Yn}{Yn}\{Y_n\} Si converge en distribución a un elemento aleatorio e converge en probabilidad a una constante ,...
Supongamos que tengo son iid y quiero hacer una prueba de hipótesis de que es 0. Supongamos que tengo una gran ny puedo usar el Teorema del límite central. También podría hacer una prueba de que es 0, que debería ser equivalente a probar que es 0. Además, converge a un chi-cuadrado, donde converge...
Sea una secuencia de variables aleatorias independientes de Bernoulli con Establezca Demuestre que converge en distribución a la variable normal estándar ya que tiende al