Permiten , y sean densidades y supongamos que tiene , . ¿Qué sucede con la razón de probabilidad como ? (¿Converge? ¿A qué?)fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty Por ejemplo, podemos suponer...
Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...
Demuestre o proporcione un contraejemplo: Si , entonces XXnXnX_n →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX(∏ni=1Xi)1/n(∏i=1nXi)1/n(\prod_{i=1}^{n}X_i)^{1/n} →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX Mi intento : FALSO: Supongamos que XXX puede tomar valores negativos, y...
Supongamos que tiene el pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 Por lo tanto, la densidad de la muestra extraída de esta
Sea cualquier distribución con media definida, y desviación estándar, . El teorema del límite central dice que converge en la distribución a una distribución normal estándar. Si reemplazamos por la desviación estándar de muestra , ¿hay un teorema que indique que converge en la distribución a...
No tengo experiencia en la industria de minería de datos o big data, por lo que me encantaría escucharlo compartir alguna experiencia. ¿Las personas realmente ejecutan k-means, PAM, CLARA, etc. en un conjunto de datos realmente grande? ¿O simplemente seleccionan una muestra al azar? Si solo toman...
Sea una secuencia de variables aleatorias iid muestreadas de una distribución estable alfa , con parámetros . α = 1.5 ,X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Ahora considere la secuencia , donde ,...
He escuchado el término "estimador consistente" raíz-n "usado muchas veces. De los recursos que me han indicado, pensé que un estimador consistente "raíz-n" significaba que: el estimador converge en el valor verdadero (de ahí la palabra "consistente") el estimador converge a una velocidad de...
A partir del título, me gustaría saber si existe una prueba estadística que pueda ayudarme a identificar una divergencia significativa entre dos series de tiempo similares. Específicamente, mirando la figura a continuación, me gustaría detectar que las series comienzan a divergir en el tiempo t1,...
Decimos que convergen completamente a si por cada .X ϵ > 0 ∑ ∞ n = 1 P ( | X n - X | > ϵ ) < ∞X1, X2, ...X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ > 0ϵ>0\epsilon>0 ∑∞n = 1P ( | Xnorte- XEl | >ϵ)<∞∑n=1∞P(|Xn−X|>ϵ)<∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right)...
Los resultados asintóticos no pueden ser probados por simulación por computadora, porque son declaraciones que involucran el concepto de infinito. Pero deberíamos poder tener la sensación de que las cosas realmente marchan como la teoría nos lo dice. Considere el resultado teórico limn → ∞PAG( |...
¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
Dado que , el distr. Condicional. de Y es χ 2 ( 2 n ) . N tiene distr. Marginal de Poisson ( θ ), θ es una constante positiva.norte= nN=nN = nYYYχ2( 2 n )χ2(2n)\chi ^2(2n)norteNNθθ\thetaθθ\theta Demuestre que, como , ( Y - E ( Y ) ) / √θ → ∞θ→∞\theta \rightarrow \inftyen distribución. ( Y- E( Y)...
He estado luchando bastante para conciliar mi comprensión intuitiva de las distribuciones de probabilidad con las propiedades extrañas que poseen casi todas las topologías en las distribuciones de probabilidad. Por ejemplo, considere una variable aleatoria de mezcla : elija un gaussiano centrado...
Estoy tratando de muestrear desde un posterior que tiene muchos modos, particularmente lejos de los demás, usando MCMC. Parece que en la mayoría de los casos, solo uno de estos modos contiene el 95% de HP que estoy buscando. Traté de implementar soluciones basadas en simulación templada, pero esto...
Christopher Bishop define el valor esperado de la función de probabilidad de registro de datos completos (es decir, suponiendo que se nos dan tanto los datos observables X como los datos latentes Z) de la siguiente
Entiendo que la fórmula para la probabilidad de convergencia es y puedo resolver problemas usando la fórmula. ¿Alguien puede explicarlo intuitivamente (como si tuviera cinco años), particularmente en lo que respecta a ?P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|X_n − X_\infty| \gt \epsilon ]\to...
Motivación En el contexto de la inferencia posterior a la selección del modelo, Leeb y Pötscher (2005) escriben: Aunque desde hace tiempo se sabe que la uniformidad (al menos localmente) de los parámetros es un tema importante en el análisis asintótico, esta lección a menudo se ha olvidado en...
Dejar (Xn)(Xn)(X_n) ser una secuencia de iid N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1)variables aleatorias. DefinirS0=0S0=0S_0=0 y Sn=∑nk=1XkSn=∑k=1nXkS_n=\sum_{k=1}^n X_k para n≥1n≥1n\geq 1. Encuentre la distribución limitante de1n∑k=1n|Sk−1|(X2k−1)1n∑k=1n|Sk−1|(Xk2−1)\frac1n \sum_{k=1}^{n}|S_{k-1}|(X_k^2 -...
He estado usando la función glm.fit en R para ajustar parámetros a un modelo de regresión logística. Por defecto, glm.fit utiliza mínimos cuadrados repesados de forma iterativa para ajustar los parámetros. ¿Cuáles son algunas razones por las cuales este algoritmo no podría converger, cuando se...