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
Los algoritmos de iteración de políticas y valores se pueden usar para resolver los problemas del proceso de decisión de Markov. Me cuesta entender las condiciones necesarias para la convergencia. Si la política óptima no cambia durante dos pasos (es decir, durante las iteraciones i e i + 1 ), ¿se...
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...
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...
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...