Estoy tratando de resolver un problema para la regresión de ángulo mínimo (LAR). Este es un problema 3.23 en la página 97 de Hastie et al., Elementos de aprendizaje estadístico, 2do. ed. (5ª impresión) . Considere un problema de regresión con todas las variables y respuestas que tengan media cero...
Estoy leyendo un texto, "Estadística matemática y análisis de datos" de John Rice. Estamos interesados en que se aproxima al valor esperado y la varianza de la variable aleatoria . Podemos calcular el valor esperado y la varianza de la variable aleatoria y conocemos la relación . Por lo tanto, es...
Se arroja una moneda 900 veces y las cabezas aparecieron 490 veces. ¿El resultado apoya la hipótesis de que la moneda es
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...
¿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,...
¿Es cierto que bajo los supuestos de Gauss Markov el método de mínimos cuadrados ordinarios proporciona estimadores eficientes e imparciales? Entonces: mi( ut) = 0mi(tut)=0 0E(u_t)=0 para todottt mi( uttus) = σ2mi(tuttus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 parat = st=st=s mi( uttus) = 0mi(tuttus)=0...
Recientemente comencé a estudiar inferencia estadística. He estado trabajando en varios problemas y este me tiene completamente perplejo. Sea una muestra aleatoria de una distribución discreta que asigna con probabilidad los valores , donde es un número entero. Demuestre que no existe una...
Considere Xnorte= ⎧⎩⎨1- 12kwp ( 1 - 2- n) / 2wp ( 1 - 2- n) / 2wp 2- k para k > nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\...
Dado que , el distr. Condicional. de Y es χ 2 ( 2 n ) . N tiene distr. Marginal de Poisson ( θ ), θ es una constante positiva.norte= nN=nN = nYYYχ2( 2 n )χ2(2n)\chi ^2(2n)norteNNθθ\thetaθθ\theta Demuestre que, como , ( Y - E ( Y ) ) / √θ → ∞θ→∞\theta \rightarrow \inftyen distribución. ( Y- E( Y)...
Estoy leyendo la "Causalidad" de Judea Pearl (segunda edición 2009) y en la sección 1.1.5 Independencia condicional y Grafoides, dice: La siguiente es una lista (parcial) de propiedades satisfechas por la relación de independencia condicional (X_ || _Y | Z). Simetría: (X_ || _ Y | Z)...
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} +...
En la Econometría introductoria de Wooldridge hay una cita: El argumento que justifica la distribución normal de los errores por lo general es algo como esto: porque es la suma de muchos factores diferentes que afectan no observadas , podemos invocar el teorema del límite central a la...
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...
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
El número de accidentes por día es una variable aleatoria de Poisson con el parámetro , en 10 días elegidos al azar, el número de accidentes se observó como 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, lo que ser un estimador imparcial de ?e λλλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Traté de intentarlo de esta manera: sabemos que , pero...
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