En el aprendizaje estadístico, implícita o explícitamente, siempre se supone que el conjunto de entrenamiento D={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} está compuesto de NNN tuplas de entrada / respuesta (Xi,yi)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) que se extraen independientemente de la misma...
Esta es una pregunta de entrevista para un puesto de analista cuantitativo, que se informa aquí . Supongamos que estamos dibujando a partir de una distribución uniforme y los sorteos son iid, ¿cuál es la longitud esperada de una distribución monotónicamente creciente? Es decir, dejamos de dibujar...
Usualmente usamos PCA como técnica de reducción de dimensionalidad para datos donde se supone que los casos son iid Pregunta: ¿Cuáles son los matices típicos en la aplicación de PCA para datos dependientes que no son iid? ¿Qué propiedades agradables / útiles de PCA que se mantienen para los datos...
He tenido dificultades para comprender el significado de "muestra aleatoria", así como "variable aleatoria iid". Traté de encontrar el significado de varias fuentes, pero me confundí cada vez más. Estoy publicando aquí lo que probé y llegué a saber: Probabilidad y estadística de Degroot dice:...
¿Existe alguna suposición sobre la variable de respuesta de regresión logística? Por ejemplo, supongamos que tenemos puntos de datos. Parece que la respuesta proviene de una distribución de Bernoulli con . Por lo tanto, deberíamos tener distribuciones de Bernoulli, con diferentes parámetros .Y i p...
¿Cómo probaría o comprobaría que el muestreo es IID (Independiente e idénticamente distribuido)? Tenga en cuenta que no me refiero a gaussiano e idénticamente distribuido, solo IID. Y la idea que me viene a la mente es dividir repetidamente la muestra en dos submuestras de igual tamaño, realizar...
Puede ser una pregunta extraña, pero como novato en el tema, me pregunto por qué usamos la regresión para detener una serie de tiempo si una de las suposiciones de la regresión es que los datos deberían aplicarse, mientras que los datos en los que se aplica la regresión son no...
Suponga que son variables aleatorias iid que siguen la distribución de Poisson con media . ¿Cómo puedo probar que no hay un estimador imparcial de la cantidad ?X0,X1, ... ,XnorteX0,X1,...,Xnorte X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Como se sugiere en el título. Suponga que son variables aleatorias continuas iid con pdf . Considere el evento de que , , entonces es cuando la secuencia disminuye por primera vez. Entonces, ¿cuál es el valor de ?X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \dotsc, X_nfffX1≤X2…≤XN−1>XNX1≤X2…≤XN−1>XNX_1 \leq...
Encontré esta derivación que no entiendo: si son muestras aleatorias de tamaño n tomadas de una población de media y varianza , entoncesX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... +
¿Es posible hacer que el PDF de la diferencia de dos iid rv se vea como un rectángulo (en lugar de, digamos, el triángulo que obtenemos si los rv se toman de la distribución uniforme). es decir, ¿es posible que el PDF f de jk (para dos iid rv tomados de alguna distribución) tenga f (x) = 0.5 para...