En mi investigación me he encontrado con el siguiente problema general: tengo dos distribuciones PPP y QQQ sobre el mismo dominio, y una gran cantidad (pero finita) de muestras de esas distribuciones. Las muestras se distribuyen de forma independiente e idéntica a partir de una de estas dos...
Por favor vea editar. Cuando tiene datos con colas pesadas, hacer una regresión con errores de Student-t parece algo intuitivo. Mientras exploraba esta posibilidad, me encontré con este documento: Breusch, TS, Robertson, JC y Welsh, AH (1 de noviembre de 1997). La nueva vestimenta del emperador:...
Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...
En este momento estoy lidiando con muchas distribuciones, por ejemplo, FFF, ttt, χ2χ2\chi^2. Me preguntaba por qué estos grados de libertad significan distribuciones como la F(m,n)F(m,n)F(m,n)
Estoy leyendo un libro de análisis de series temporales y la fórmula para la autocovarianza de muestra se define en el libro como: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) conpara . es...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
Comprendo lo que es un estimador y una estimación: Estimador: una regla para calcular una estimación Estimación: el valor calculado a partir de un conjunto de datos basado en el estimador Entre estos dos términos, si me piden que señale la variable aleatoria, diría que la estimación es la variable...
El teorema de Pitman-Koopman-Darmois dice que si una muestra iid de una familia parametrizada de distribuciones de probabilidad admite una estadística suficiente cuyo número de componentes escalares no crece con el tamaño de la muestra, entonces es una familia exponencial. ¿Algún libro de texto o...
Suponga una prueba t de una muestra, donde la hipótesis nula es . La estadística es entonces usando la desviación estándar de muestra . Al estimar , uno compara las observaciones con la media muestral : t = ¯ x - μ 0μ = μ0 0μ=μ0\mu=\mu_0 ss¯xt = x¯¯¯- μ0 0s /
Esta pregunta se refiere al documento Geometría diferencial de familias exponenciales curvas: curvas y pérdida de información de Amari. El texto es el siguiente. Sea una variedad dimensional de distribuciones de probabilidad con un sistema de coordenadas , donde se supone ...n θ = ( θ 1 , … , θ n...
¿Existe una prueba matemática formal de que la solución al problema del tanque alemán es función de solo los parámetros k (número de muestras observadas) ym (valor máximo entre muestras observadas)? En otras palabras, ¿se puede demostrar que la solución es independiente de los otros valores de...
Entiendo la prueba de que pero no entiendo cómo probar la generalización en combinaciones lineales arbitrarias.Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY) = a^2Var(X) +b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y), Deje ser escalares para para que tengamos un vector...
Estaba leyendo: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition Pero parece que no puedo entender exactamente por qué la fórmula se construyó de la manera en que está. Lo que sí entiendo: iDF debería medir en algún nivel la frecuencia con la que aparece un término S en cada uno de los...
Supongamos que estoy tratando de volver a parametrizar una función de probabilidad que se distribuye exponencialmente. Si mi función de probabilidad original es: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} y me gustaría volver a parametrizarlo usando , dado queθno...
Let ser una muestra aleatoria extraída de N ( θ , θ 2 ) población donde θ ∈ R .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Estoy buscando el UMVUE de .θθ\theta La densidad conjunta de
¿Qué significa la notación ∼˙∼˙\dot\sim (punto sobre tilde), en el contexto como x∼˙N(0,1)x∼˙N(0,1)x \mathrel{\dot\sim} \mathcal N(0,1) ? Resulta que es más fácil encontrar cómo escribirlo correctamente: tex.SE explica que uno debe escribir en \mathrel{\dot\sim}lugar de simplemente...
La siguiente es una pregunta sobre las muchas visualizaciones ofrecidas como 'prueba por imagen' de la existencia de la paradoja de Simpson, y posiblemente una pregunta sobre la terminología. La paradoja de Simpson es un fenómeno bastante simple para describir y dar ejemplos numéricos de (la razón...
Cargue el paquete necesario. library(ggplot2) library(MASS) Genera 10,000 números ajustados a la distribución gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Dibuje la función de densidad de probabilidad, se supone que no sabemos a qué distribución se...
Deje ser variables aleatorias normales estándar independientes. Hay muchas pruebas (largas) que muestran queZ1, ⋯ , ZnorteZ1,⋯,ZnZ_1,\cdots,Z_n ∑i = 1norte( Zyo- 1norte∑j = 1norteZj)2∼ χ2n−1∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χn−12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1}...
Como ejemplo, a menudo encuentro estudiantes que saben que Observado es un estimador sesgado de Población . Luego, al escribir sus informes, dicen cosas como:R2R2R^2R2R2R^2 "He calculado observado y se ajustó , y que eran bastante similares, sugiriendo sólo una pequeña cantidad de sesgo en el...