Para una curva de distribución 'en forma de campana' normal, uno hubiera pensado que la altura debería tener un valor ideal. Conocer este valor puede ser un indicador rápido para verificar si los datos se distribuyen normalmente. Sin embargo, no pude encontrar su valor formal. En la mayoría de los...
Intento entender la idea detrás de la distribución t. Estos son los pasos que he entendido hasta ahora: Utilizamos una muestra de N elementos para estimar la media de la población. En más detalles, usamos la media muestral como una estimación de la media poblacional. Queremos saber qué tan cerca...
Digamos que estamos interesados en cómo las calificaciones de los exámenes de los estudiantes se ven afectadas por la cantidad de horas que esos estudiantes estudian. Tomamos muestras de estudiantes de varias escuelas diferentes. Ejecutamos el siguiente modelo de efectos mixtos: grados de...
Como es bien sabido para la distribución normal, el 68% de la masa de probabilidad está dentro de una desviación estándar de la media, el 95% dentro de dos desviaciones estándar y el 99,7% dentro de 3 desviaciones estándar. Sin embargo, tengo algunas distribuciones empíricas que son leptokurtic y...
Digamos que sabemos la media de una distribución dada. ¿Afecta esto la estimación del intervalo de la varianza de una variable aleatoria (que de otro modo se calcula utilizando la varianza de la muestra)? Como en, ¿podemos obtener un intervalo más pequeño para el mismo nivel de...
Encontré que para un modelo de regresión lineal simple, tanto el MCO como el método de máxima verosimilitud (suponiendo una distribución Normal) dan el mismo resultado (valores de parámetros). A partir de esto, ¿podemos decir que los MCO también hacen suposiciones implícitas sobre la distribución...
No entiendo por qué no puedo simplemente agregar 1.5 desviaciones estándar para obtener la respuesta. Si 1 desviación estándar es 10 kg y la media es 400 kg, entonces 415 kg es 1,5 desviaciones estándar. Entonces lo calculé así: .3413 + ((.4772-.3413)/2) = 0.40925 Esta ecuación toma la mitad...
Actualmente estoy leyendo artículos sobre PCA probabilístico y me pregunto por qué se elige Gaussian prior (y no algún otro prior) para las variables latentes. ¿Es solo porque es simple o hay otra razón? Referencias Tipping & Bishop, 1999, Análisis probabilístico de componentes principales ,...
Dada una probabilidad gaussiana para una muestra como con siendo el espacio de parámetros y , parametrizaciones arbitrarias del vector medio y la matriz de covarianza.yyyp ( yEl | θ)= N( y; μ ( θ ) , Σ ( θ ) )p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) = \mathcal{N}(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))ΘΘ\Thetaμ ( θ...
¿Cómo calcular el intervalo de confianza exacto para el tercer momento de distribución normal ?norte( a ,σ2)N(a,σ2)N(a,
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, si elimino los valores de NA,...
Actualmente estoy buscando algunos datos producidos por una simulación de MC que escribí: espero que los valores se distribuyan normalmente. Naturalmente, tracé un histograma y parece razonable (¿supongo?): [Arriba a la izquierda: histograma con dist.pdf(), arriba a la derecha: histograma...
Hay un problema de estadísticas que desafortunadamente no tengo idea de por dónde empezar (estoy estudiando solo, así que no puedo preguntar a nadie si no entiendo algo). La pregunta es N ( un , b 2 ) ; a = 0 ; b 2 = 6 ; v a r ( X 2 + Y 2 ) = ?X,YX,YX,Y
Tengo una variable aleatoria Y=eX1+eXY=eX1+eXY = \frac{e^{X}}{1 + e^{X}} Y yo sé X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2). ¿Hay alguna manera de calcular E(Y)E(Y)\mathbb{E}(Y)? He tratado de resolver la integral, pero no he progresado mucho. ¿Es
A continuación se muestra un histograma de algunos datos, los contenedores son enteros y los otros parámetros son irrelevantes. Como puede ver, parece haber dos distribuciones normales separadas pero superpuestas para números pares e impares. La probabilidad de ser un número par es 1/3, del...
Dejar (Xn)(Xn)(X_n) ser una secuencia de iid N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1)variables aleatorias. DefinirS0=0S0=0S_0=0 y Sn=∑nk=1XkSn=∑k=1nXkS_n=\sum_{k=1}^n X_k para n≥1n≥1n\geq 1. Encuentre la distribución limitante de1n∑k=1n|Sk−1|(X2k−1)1n∑k=1n|Sk−1|(Xk2−1)\frac1n \sum_{k=1}^{n}|S_{k-1}|(X_k^2 -...