¿Cuál es la distribución del coeficiente de determinación, o R al cuadrado, , en regresión múltiple univariada lineal bajo la hipótesis nula ?R 2 H 0 : β = 0R2R^2H0:β=0H_0:\beta=0 ¿Cómo depende de la cantidad de predictores y la cantidad de muestras ? ¿Existe una expresión de forma cerrada para el...
Citando la gran respuesta de Gung Supuestamente, un investigador una vez se acercó a Fisher con resultados "no significativos", preguntándole qué debería hacer, y Fisher dijo: "ve a buscar más datos". Desde una perspectiva de Neyman-Pearson, esto es flagrante ppp -hacking, pero no es un caso...
Sé que la regresión lineal puede pensarse como "la línea que está verticalmente más cercana a todos los puntos" : Pero hay otra forma de verlo, visualizando el espacio de la columna, como "la proyección sobre el espacio atravesado por las columnas de la matriz de coeficientes" : Mi pregunta...
Esto puede ser difícil de encontrar, pero me gustaría leer un ejemplo ARIMA bien explicado que usa matemáticas mínimas extiende la discusión más allá de construir un modelo para usar ese modelo para pronosticar casos específicos utiliza gráficos y resultados numéricos para caracterizar el ajuste...
Digamos que he comido hamburguesas todos los martes durante años. Se podría decir que como hamburguesas el 14% del tiempo, o que la probabilidad de que coma una hamburguesa en una semana determinada es del 14%. ¿Cuáles son las principales diferencias entre probabilidades y proporciones? ¿Es una...
La estimación de la densidad de la ventana de Parzen se describe como p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) donde nnn es el número de elementos en el vector, es un vector, es una densidad de probabilidad...
He utilizado el principio de máxima entropía para justificar el uso de varias distribuciones en diversos entornos; sin embargo, todavía tengo que poder formular una interpretación estadística, en oposición a la teoría de la información, de la entropía máxima. En otras palabras, ¿qué implica...
¿Alguien puede explicar estadísticas suficientes en términos muy básicos? Vengo de una formación en ingeniería, y he pasado por muchas cosas, pero no pude encontrar una explicación
He estado tratando de desarrollar una comprensión basada en la intuición del teorema de Bayes en términos de la probabilidad anterior , posterior , de probabilidad y marginal . Para eso utilizo la siguiente ecuación: donde representa una hipótesis o creencia y representa datos o evidencia. He...
En las estadísticas clásicas, existe la definición de que una estadística de un conjunto de datos se define como completa para un parámetro es imposible formar un estimador imparcial de partir de ella de manera no trivial. Es decir, la única forma de tener para todos es que sea casi con...
Tenemos muchas buenas discusiones sobre la separación perfecta en la regresión logística. Tal como, la regresión logística en R resultó en una separación perfecta (fenómeno de Hauck-Donner). ¿Ahora que? y el modelo de regresión logística no converge . Personalmente, todavía siento que no es...
Sé la definición de matriz simétrica positiva definida (SPD), pero quiero entender más. ¿Por qué son tan importantes, intuitivamente? Aquí está lo que sé. ¿Qué más? Para un dato dado, la matriz de covarianza es SPD. La matriz de covarianza es una métrica importante; consulte esta excelente...
¿Por qué en "Método de momentos", equiparamos los momentos de muestra con los momentos de población para encontrar el estimador puntual? ¿Dónde está la lógica detrás de
Intuitivamente, la media es solo el promedio de las observaciones. La variación es cuánto varían estas observaciones de la media. Me gustaría saber por qué la inversa de la varianza se conoce como precisión. ¿Qué intuición podemos hacer de esto? ¿Y por qué la matriz de precisión es tan útil como...
Estoy tratando de obtener una comprensión intuitiva de cómo funciona el análisis de componentes principales (PCA) en el espacio sujeto (dual) . Considere el conjunto de datos 2D con dos variables, y , puntos de datos (matriz de datos es y se supone que está centrado). La presentación habitual de...
He visto y he disfrutado la pregunta Dar sentido al análisis de componentes principales , y ahora tengo la misma pregunta para el análisis de componentes independientes. ¿Quiero decir que quiero hacer una pregunta exhaustiva sobre las formas intuitivas de entender ICA? Quiero entender ella. Quiero...
He estado pensando en escribir una publicación de blog sobre este interesante análisis de Kleinberg (2002) que explora la dificultad de la agrupación. Kleinberg describe tres desideratas aparentemente intuitivas para una función de agrupamiento y luego demuestra que no existe tal función. Hay...
Pregunta (s): ¿Cuál es la idea y la intuición detrás de la estimación cuasi máxima verosimilitud (QMLE; también conocida como pseudo estimación de máxima verosimilitud, PMLE)? ¿Qué hace que el estimador funcione cuando la distribución de error real no coincide con la distribución de error...
He leído aquí que, dada una muestra de una distribución continua con cdf F X , la muestra correspondiente a U i = F X ( X i ) sigue una distribución uniforme estándar.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) He verificado esto usando simulaciones...
He trabajado bajo la creencia de que la mediana muestral es una medida más robusta de tendencia central que la media muestral, ya que ignora los valores atípicos. Por lo tanto, me sorprendió saber (en la respuesta a otra pregunta ) que para las muestras extraídas de una distribución normal, la...