Preguntas etiquetadas con t-distribution

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje...

En el algoritmo de modelo de tema LDA, vi esta suposición. Pero no sé por qué eligió la distribución Dirichlet? No sé si podemos usar la distribución uniforme sobre Multinomial como un

Si la probabilidad conjunta es la intersección de 2 eventos, ¿no debería la probabilidad conjunta de 2 eventos independientes ser cero ya que no se cruzan en absoluto? Estoy

Fondo Supongamos que tenemos un modelo de mínimos cuadrados ordinarios donde tenemos coeficientes en nuestro modelo de regresión, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} donde es un vector de coeficientes , es la matriz de diseño definida

Soy bastante nuevo en las estadísticas bayesianas y me encontré con una medida de correlación corregida, SparCC , que utiliza el proceso Dirichlet en el back-end de su algoritmo. He estado tratando de pasar por el algoritmo paso a paso para comprender realmente lo que está sucediendo, pero no estoy...

Digamos que tenemos una distribución de Dirichlet con vector de parámetro dimensional → α = [ α 1 , α 2 , . . . , α K ] . ¿Cómo puedo extraer una muestra (un vector K- dimensional) de esta distribución? Necesito una explicación (posiblemente) simple.KKKα⃗ = [ α1, α2, . . . ,...

Entonces esta pregunta es un poco desordenada, ¡pero incluiré gráficos coloridos para compensar eso! Primero los antecedentes y luego la (s) pregunta (s). Fondo Digamos que tiene una distribución multinomial dimensional con probailitas iguales sobre las categorías. Sea los recuentos normalizados...

¿Cuáles son los estimadores de máxima verosimilitud para los parámetros de la distribución t de Student? ¿Existen en forma cerrada? Una búsqueda rápida en Google no me dio ningún resultado. Hoy estoy interesado en el caso univariante, pero probablemente tendré que extender el modelo a múltiples...

Deje que un palo de longitud 1 se rompa en fragmentos uniformemente al azar. ¿Cuál es la distribución de la longitud del fragmento más largo?k + 1k+1k+1 Más formalmente, sea ser IID , y sea las estadísticas de pedido asociadas, es decir , simplemente ordenamos la muestra de tal manera que . Deje...

Deje que se extraiga de una distribución t de Student con grados de libertad, para tamaño moderado (digamos menos de 100). Definir ¿Se distribuye casi como un chi-cuadrado con grados de libertad? ¿Hay algo como el Teorema del límite central para la suma de variables aleatorias al cuadrado? n n T...

... y por qué ? Suponiendo que , son variables aleatorias independientes con media y varianza respectivamente. Mi libro de estadísticas básicas me dice que la distribución de tiene las siguientes propiedades:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - X

Según Wikipedia, entiendo que la distribución t es la distribución de muestreo del valor t cuando las muestras son observaciones en una población normalmente distribuida. Sin embargo, no entiendo intuitivamente por qué eso hace que la forma de la distribución t cambie de cola gruesa a casi...

Para calcular el intervalo de confianza (IC) para la media con desviación estándar de población desconocida (sd), estimamos la desviación estándar de población empleando la distribución t. Notablemente, CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} donde...

Supongamos que X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} son variables aleatorias mutuamente independientes, cada una con una distribución gamma con parámetros αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 muestra que

Esta pregunta de validación cruzada sobre la simulación de una muestra condicional a tener una suma fija me recordó un problema que George Casella me planteó . Dado un modelo paramétrico y una muestra de iid de este modelo , el MLE de viene dado por Para un valor dado de \ theta , ¿hay una...

Cuando se usa el modelado de temas (Asignación de Dirichlet latente), el número de temas es un parámetro de entrada que el usuario debe especificar. ¿Me parece que también deberíamos proporcionar una colección de conjunto de temas candidatos que el proceso de Dirichlet tiene que probar? ¿Es...

Los cursos de estadística básica a menudo sugieren usar una distribución normal para estimar la media de un parámetro de población cuando el tamaño de la muestra n es grande (generalmente más de 30 o 50). La distribución T de Student se usa para tamaños de muestra más pequeños para tener en cuenta...

El límite superior Fréchet – Hoeffding se aplica a la función de distribución de cópula y está dado por C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. ¿Existe un límite superior similar (en el sentido de que depende de las densidades marginales) para...

En la práctica, el uso de una prueba T estándar para verificar la importancia de un coeficiente de regresión lineal es una práctica común. La mecánica del cálculo tiene sentido para mí. ¿Por qué es que la distribución T puede usarse para modelar el estadístico de prueba estándar usado en la prueba...