Este es un problema de práctica para un examen de mitad de período. El problema es un ejemplo de algoritmo EM. Tengo problemas con la parte (f). Enumero las partes (a) - (e) para completar y en caso de que haya cometido un error antes. Supongamos que son variables aleatorias exponenciales...
Estoy tratando de entender cómo obtener los valores para la prueba unilateral de Kolmogorov-Smirnov , y estoy luchando por encontrar CDF para y en el caso de dos muestras. Lo siguiente se cita en algunos lugares como el CDF para en un caso de una
Estoy tratando de entender mejor el método de Johansen, así que desarrollé un ejemplo 3.1 dado por el libro Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometrics donde tenemos tres procesos: X1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX_{1t} = \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} +...
Sea una muestra aleatoria de la distribución gamma .G a m m a ( α , β )X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Sea y la media muestral y la varianza muestral, respectivamente. S2X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Luego pruebe o refute que y son independientes. S2/...
Tenía una tarea asignada para expresar la distribución binomial negativa como una familia exponencial de distribuciones dado que el parámetro de dispersión era una constante conocida. Esto fue bastante fácil, pero me preguntaba por qué requerirían que mantuviéramos fijo ese parámetro. Descubrí que...
¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
En la página 180 de Robust Statistics: el enfoque basado en las funciones de influencia, se encuentra la siguiente pregunta: 16: Demuestre que para estimadores invariantes de ubicación siempre ε∗≤12ε∗≤12\varepsilon^*\leq\frac{1}{2} . Encuentre el límite superior correspondiente en el punto de...
Aquí hay un problema que surgió en un examen semestral en nuestra universidad hace unos años y que estoy luchando por resolver. Si son variables aleatorias independientes con densidades y respectivamente, entonces demuestre que sigue a .X1, X2X1,X2X_1,X_2ββ\betaβ( n1,
Estoy estudiando el modelo de mezcla gaussiana y se me ocurre esta pregunta. Supongamos que los datos subyacentes se generan a partir de una mezcla de distribución Gaussiana y cada uno de ellos tiene un vector medio , donde y cada uno de ellos tiene el mismo coeficiente matriz de varianza y...
Un dado de 6 lados se tira de forma iterativa. ¿Cuál es el número esperado de lanzamientos requeridos para hacer una suma mayor o igual a K? Antes de editar P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1...
Estoy estudiando 'Introducción al aprendizaje estadístico' de James, Witten, Hastie, Tibshirani. En la página 139 de su libro, comenzaron introduciendo el Teorema de Bayes . no es una constante matemática, pero denota la probabilidad previa. Nada es extraño en esta
El siguiente teorema proviene de la séptima edición de " Introducción a la estadística matemática " de Hogg, Craig y Mckean y se refiere a la condición necesaria y suficiente para la independencia de dos formas cuadráticas de variables normales. Este es un extracto bastante largo, pero agradecería...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
Ahora mismo estoy aprendiendo sobre teoría de modelos lineales, y una cosa que me sorprende es que, aunque E[Y]E[Y]\mathbb{E}[\mathbf{Y}] se define para un vector aleatorio Y=⎡⎣⎢⎢⎢⎢y1y2⋮yn⎤⎦⎥⎥⎥⎥Y=[y1y2⋮yn]\mathbf{Y} = \begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ \vdots \\ y_n\end{bmatrix}, no se mencionan más...
Estoy leyendo la útil entrada de Wikipedia sobre el aumento de gradiente ( https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting ), y trato de entender cómo / por qué podemos aproximar los residuos por el paso de descenso más pronunciado (también llamado pseudo-gradiente ) ¿Alguien puede darme la...
He estado tratando de establecer la desigualdad |Ti|=∣∣Xi−X¯∣∣S≤n−1n−−√|Ti|=|Xi−X¯|S≤n−1n\left| T_i \right|=\frac{\left|X_i -\bar{X} \right|}{S} \leq\frac{n-1}{\sqrt{n}} donde es la media muestral y la desviación estándar muestral, es decir
Este es realmente uno de los problemas en la 4a edición de Econometría Básica de Gujarati (Q3.11) y dice que el coeficiente de correlación es invariante con respecto al cambio de origen y escala, es decir, donde a , b , c , d son constantes arbitrarias.corr ( una X+ b , c Y+ d) = corr ( X,...
Suponga que las variables aleatorias e son independientes y distribuidas. Demuestre que tiene un \ distribución de texto {Exp} (1) .X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n=...
La pregunta se basa en el artículo titulado: Reconstrucción de imágenes en tomografía óptica difusa utilizando el modelo acoplado de transporte radiativo-difusión Enlace de descarga Los autores aplican el algoritmo EM con regularización de dispersión de un vector desconocido para estimar los...
Considere la pérdida cuadrática , con la anterior donde . Sea la probabilidad. Encuentre el estimador de Bayes .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim