La probabilidad aplicada es una rama importante en la probabilidad, incluida la probabilidad computacional. Dado que las estadísticas utilizan la teoría de la probabilidad para construir modelos para tratar con datos, según tengo entendido, me pregunto cuál es la diferencia esencial entre el modelo...
La caminata aleatoria que se define como , donde es ruido blanco. Denota que la posición actual es la suma de la posición anterior + un término imprevisto.Yt= Yt - 1+ etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tmitete_t Puede probar que la función media , ya queμt= 0μt=0\mu_t = 0 mi( Yt) = E( e1+ e2+ . . . +...
Nunca tuve la oportunidad de visitar un curso de estadísticas de una facultad de matemáticas. Estoy buscando un libro de teoría y estadísticas de probabilidad que sea completo y autosuficiente. Por completo quiero decir que contiene todas las pruebas y no solo los resultados de los estados. Por...
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...
A menudo leo sobre una función que es 'altamente no lineal'. En mi opinión, hay "lineal" y "no lineal", entonces, ¿de qué se trata esto 'altamente'? ¿Hay una diferencia formal de no lineal? ¿Cómo se
Esto está algo relacionado con mi pregunta anterior aquí: ¿ Un ejemplo donde el principio de probabilidad * realmente * importa? Aparentemente, Deborah Mayo publicó un artículo en Statistical Science refutando la prueba de Birnbaum del principio de probabilidad. ¿Alguien puede explicar el...
Si xx\mathbf{x} e yy\mathbf{y} son dos vectores unitarios aleatorios independientes en RDRD\mathbb{R}^D (distribuidos uniformemente en una esfera unitaria), ¿cuál es la distribución de su producto escalar (producto de puntos) x⋅yx⋅y\mathbf x \cdot \mathbf y
Esta es probablemente una pregunta tonta, pero ¿es la teoría de la probabilidad el estudio de funciones que integran / suman una? EDITAR. Olvidé la no negatividad. Entonces, ¿es la teoría de la probabilidad el estudio de funciones no negativas que se integran / suman a
He encontrado mucho en Internet con respecto a la interpretación de efectos aleatorios y fijos. Sin embargo, no pude obtener una fuente que establezca lo siguiente: ¿Cuál es la diferencia matemática entre efectos aleatorios y efectos fijos? Con eso quiero decir la formulación matemática del...
¿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...
En todo momento suponemos que nuestra estadística es una función de algunos datos que se extrae de la función de distribución ; La función de distribución empírica de nuestra muestra es . Entonces es la estadística vista como una variable aleatoria y es la versión de arranque de la estadística....
¿Cuál es la diferencia de estadística matemática y estadística? He leido esto : La estadística es el estudio de la recopilación, organización, análisis e interpretación de datos. Se ocupa de todos los aspectos de esto, incluida la planificación de la recopilación de datos en términos del diseño...
Dados puntos de datos, cada uno con d características, n / 2 están etiquetados como 0 , los otros n / 2 están etiquetados como 1 . Cada característica toma un valor de [0,1] al azar (distribución uniforme). ¿Cuál es la probabilidad de que exista un hiperplano que pueda dividir las dos...
¿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
Todos los libros de texto que he visto hasta ahora describen algoritmos de ML y cómo implementarlos. ¿Existe también un libro de texto que construya teoremas y pruebas del comportamiento de esos algoritmos? por ejemplo, que indica que bajo condiciones , de descenso de gradiente siempre dará lugar...
Sé que para problemas regulares, si tenemos un mejor estimador imparcial regular, debe ser el estimador de máxima verosimilitud (MLE). Pero, en general, si tenemos un MLE imparcial, ¿también sería el mejor estimador imparcial (o tal vez debería llamarlo UMVUE, siempre que tenga la varianza más...
¿Por qué es tan común obtener estimaciones de máxima verosimilitud de parámetros, pero prácticamente nunca se oye hablar de las estimaciones esperadas de parámetros de verosimilitud (es decir, en función del valor esperado en lugar del modo de una función de verosimilitud)? ¿Es esto principalmente...
Sé E(aX+b)=aE(X)+bE(aX+b)=aE(X)+bE(aX+b) = aE(X)+b con a,ba,ba,b constantes, por lo que dada E(X)E(X)E(X) , es fácil de resolver. También sé que no puede aplicar eso cuando es una función no lineal, como en este caso E(1/X)≠1/E(X)E(1/X)≠1/E(X)E(1/X) \neq 1/E(X) , y para resolver eso, tengo que...
¿Qué distribuciones tienen soluciones de forma cerrada para las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros de una muestra de observaciones independientes?
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...