Estoy trabajando en algún software que debería determinar ubicaciones del mundo real (por ejemplo, cámaras de velocidad) a partir de varios informes basados en GPS . Un usuario conducirá al informar una ubicación, por lo tanto, los informes son muy inexactos. Para resolver ese problema, tengo que...
Estoy buscando una estimación sólida de la media que tiene una propiedad específica. Tengo un conjunto de elementos para los que quiero calcular esta estadística. Luego, agrego nuevos elementos uno a la vez, y para cada elemento adicional me gustaría volver a calcular la estadística (también...
La población r-cuadrado se puede definir suponiendo puntuaciones fijas o puntuaciones aleatorias:ρ2ρ2\rho^2 Puntuaciones fijas: el tamaño de la muestra y los valores particulares de los predictores se mantienen fijos. Por lo tanto, es la proporción de varianza explicada en el resultado por la...
Estoy estudiando diferentes métodos de estimación puntual y leí que cuando usamos estimaciones MAP vs ML, cuando usamos un "uniforme previo", las estimaciones son idénticas. ¿Alguien puede explicar qué es un "uniforme" anterior y dar algunos ejemplos (simples) de cuándo los estimadores MAP y ML...
He estado leyendo sobre MLE como un método para generar una distribución ajustada. Me encontré con una declaración que decía que las estimaciones de probabilidad máxima "tienen distribuciones normales aproximadas". ¿Significa esto que si aplico MLE varias veces sobre mis datos y la familia de...
Para problemas de clasificación, he estado usando Redes Neurales y midiendo el error de Tipo I y II usando la matriz de confusión y sus medidas según este recurso ( espejo ), que es bastante sencillo. Cuando nos enfrentamos a un problema de estimación, ¿cómo evaluaría el desempeño del modelo?...
Por defecto, cuando usamos una glmfunción en R, usa el método de mínimos cuadrados reponderados iterativamente (IWLS) para encontrar la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros. Ahora tengo dos preguntas. ¿Las estimaciones de IWLS garantizan el máximo global de la función de...
Digamos que tengo N bolas en una bolsa. En mi primer sorteo, marco la pelota y la vuelvo a colocar en la bolsa. En mi segundo sorteo, si recojo una pelota marcada, la devuelvo a la bolsa. Sin embargo, si recojo una bola no marcada, la marco y la devuelvo a la bolsa. Continúo esto para cualquier...
Soy bastante nuevo en estadísticas (un puñado de cursos Uni de nivel principiante) y me preguntaba sobre el muestreo de distribuciones desconocidas. Específicamente, si no tiene idea de la distribución subyacente, ¿hay alguna forma de "garantizar" que obtenga una muestra representativa? Ejemplo...
Actualmente estoy leyendo el artículo de Pearl (Pearl, 2009, 2ª edición) sobre causalidad y lucha para establecer el vínculo entre la identificación no paramétrica de un modelo y la estimación real. Desafortunadamente, el propio Pearl no dice nada sobre este tema. Para dar un ejemplo, tengo en...
Considere una muestra aleatoria donde son iid Bernoulli (p) variables aleatorias donde p \ in (0,1) . Compruebe si T (X) = X_1 + 2X_2 + X_3 es una estadística suficiente para p .X i B e r n o u l l i ( p ) p ∈ ( 0 , 1 ) T ( X ) = X 1 + 2 X 2 + X 3 p{ X1, X2,
Un instructor en mi universidad planteó una pregunta como esta (no para la tarea ya que la clase terminó y yo no estaba en ella). No puedo entender cómo abordarlo. La pregunta se refiere a 2 bolsas que contienen una variedad de diferentes tipos de frutas: La primera bolsa contiene la siguiente...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
Considere la pérdida cuadrática , con la anterior donde . Sea la probabilidad. Encuentre el estimador de Bayes .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim
El número de accidentes por día es una variable aleatoria de Poisson con el parámetro , en 10 días elegidos al azar, el número de accidentes se observó como 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, lo que ser un estimador imparcial de ?e λλλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Traté de intentarlo de esta manera: sabemos que , pero...
Actualmente estoy estimando un modelo de volatilidad estocástica con los métodos de Markov Chain Monte Carlo. De este modo, estoy implementando los métodos de muestreo de Gibbs y Metropolis. Suponiendo que tomo la media de la distribución posterior en lugar de una muestra aleatoria, ¿es esto lo que...
Me gustaría saber si la estadística está completa para en una configuración .T(X1, ... ,Xnorte) =∑nortei = 1(Xyo-X¯norte)2n - 1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2norte( μ ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) ¿Depende esto de si se conoce...
Deje ser un conjunto finito y supongamos que queremos calcular el tamaño de un subconjunto .XAAAXXX Motivación : si podemos generar elementos de uniforme al azar, entonces podemos estimar el tamaño de por muestreo aleatorio. Es decir, tomamos muestras aleatorias de , si de ellas pertenecen a ,...
He leído que la distribución para el estimador de efectos aleatorios en lme4 está muy sesgada y por esta razón no se informan los errores estándar. Me pregunto si alguien puede proporcionar una referencia para esto. Tengo acceso al libro de Bates y Pinherio, pero no de Raudenbush y Bryk. Un...
Mientras hacía algunas simulaciones, me di cuenta de que el cuantil de la muestra es un estimador sesgado del verdadero cuantil. Y, según mis simulaciones, una potencialmente muy sesgada. Me sorprendió ese resultado ya que el CDF empírico no está sesgado, pero después de un poco de investigación...