Las respuestas (definiciones) definidas en Wikipedia son posiblemente un poco crípticas para aquellos que no están familiarizados con las matemáticas / estadísticas superiores. En términos matemáticos, un modelo estadístico generalmente se considera un par ( ), donde S es el conjunto de...
Estoy trabajando con dos distribuciones normales independientes e , con medias y y varianzas y .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXYYYμXμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Estoy interesado en la distribución de su relación . Ni ni tienen una media de cero, por lo que no se distribuye como...
¿Hay alguna medida de similitud o distancia entre dos matrices de covarianza simétrica (ambas tienen las mismas dimensiones)? Estoy pensando aquí en análogos a la divergencia KL de dos distribuciones de probabilidad o la distancia euclidiana entre vectores, excepto que se aplica a las matrices. Me...
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 ~...
Estoy leyendo sobre la función cuantil, pero no me queda claro. ¿Podría proporcionar una explicación más intuitiva que la que se proporciona a continuación? Como el cdf es una función monotónicamente creciente, tiene una inversa; denotémoslo por . Si es el cdf de , entonces es el valor de tal...
Me encontré con esta densidad el otro día. ¿Alguien le ha dado un nombre a esto? F( x ) = log( 1 + x- 2) / 2 πf(x)=log(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi La densidad es infinita en el origen y también tiene colas gruesas. Vi que se usaba como una distribución previa en un contexto donde se...
Soy bastante nuevo en las estadísticas bayesianas y me encontré con una medida de correlación corregida, SparCC , que utiliza el proceso Dirichlet en el back-end de su algoritmo. He estado tratando de pasar por el algoritmo paso a paso para comprender realmente lo que está sucediendo, pero no estoy...
En la regresión lineal, se supone que cada valor predicho se ha elegido de una distribución normal de posibles valores. Vea abajo. Pero, ¿por qué se supone que cada valor predicho proviene de una distribución normal? ¿Cómo utiliza la regresión lineal este supuesto? ¿Qué pasa si los valores...
Varias pruebas de hipótesis, como la GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, etc., siguen este formato básico:χ2χ2\chi^{2} H0 0H0H_0 : los datos siguen la distribución dada. H1H1H_1 : los datos no siguen la distribución dada. Típicamente, uno evalúa la afirmación de que algunos datos dados...
Por lo tanto, creo que tengo una comprensión decente de los conceptos básicos de la probabilidad frecuentista y el análisis estadístico (y qué tan mal se puede usar). En un mundo frecuentista, tiene sentido hacer una pregunta como "¿es esta distribución diferente de esa distribución", porque se...
Al leer sobre la prueba KS de 2 muestras, entiendo exactamente lo que está haciendo, pero no entiendo por qué funciona . En otras palabras, puedo seguir todos los pasos para calcular las funciones de distribución empírica, encontrar la diferencia máxima entre los dos para encontrar el estadístico...
Tengo varias frecuencias de consulta y necesito estimar el coeficiente de la ley de Zipf. Estas son las frecuencias más
¿Cuál es la diferencia práctica entre la métrica de Wasserstein y la divergencia de Kullback-Leibler ? La métrica de Wasserstein también se conoce como la distancia del motor de la Tierra . De Wikipedia: La métrica de Wasserstein (o Vaserstein) es una función de distancia definida entre...
Estoy escribiendo mi tesis doctoral y me he dado cuenta de que confío excesivamente en los diagramas de cajas para comparar distribuciones. ¿Qué otras alternativas te gustan para lograr esta tarea? También me gustaría preguntarle si conoce algún otro recurso como la galería R en el que pueda...
El título es la pregunta. Me dicen que las relaciones e inversas de variables aleatorias a menudo son problemáticas. Lo que se quiere decir es que las expectativas a menudo no existen. ¿Hay una explicación simple y general de
La distribución binomial negativa (NB) se define en enteros no negativos y tiene una función de masa de probabilidad F( k ; r , p ) = ( k + r - 1k) pk( 1 - p )r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}.¿Tiene sentido considerar una distribución continua en reales no...
Actualmente estoy trabajando en un problema, donde necesito desarrollar un algoritmo de Monte Carlo de cadena de Markov (MCMC) para un modelo de espacio de estado. Para poder resolver el problema, se me ha dado la siguiente probabilidad de : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ). es la desviación estándar...
Bajo una definición clásica de un valor atípico como un punto de datos fuera del 1.5 * IQR desde el cuartil superior o inferior, se supone una distribución no sesgada. Para distribuciones sesgadas (exponencial, Poisson, geométrica, etc.), ¿es la mejor manera de detectar un valor atípico mediante el...
Entonces esta pregunta es un poco desordenada, ¡pero incluiré gráficos coloridos para compensar eso! Primero los antecedentes y luego la (s) pregunta (s). Fondo Digamos que tiene una distribución multinomial dimensional con probailitas iguales sobre las categorías. Sea los recuentos normalizados...
Hoy se me ocurrió que la distribución podría verse como un compromiso entre Gauss y Laplace distribuciones, para y¿Tal distribución tiene un nombre? ¿Y tiene una expresión para su constante de normalización? El cálculo me deja perplejo, porque no sé cómo comenzar a resolver incluso en la...