El procedimiento de prueba t de SPSS informa 2 análisis cuando se comparan 2 medias independientes, un análisis con variaciones iguales asumidas y otro con variaciones iguales no asumidas. Los grados de libertad (df) cuando se asumen variaciones iguales son siempre valores enteros (e iguales n-2)....
Entonces, en el modelado de texto (sin supervisión), la asignación de Dirichlet latente (LDA) es una versión bayesiana del análisis semántico latente probabilístico (PLSA). Esencialmente, LDA = PLSA + Dirichlet antes de sus parámetros. Tengo entendido que LDA es ahora el algoritmo de referencia y...
Me refería a esta video conferencia para calcular el intervalo de confianza . Sin embargo, tengo algo de confusión. Este tipo está usando estadísticas para el cálculo. Sin embargo, creo que debería haber sido una estadística t . No se nos da la verdadera desviación estándar de la población. Estamos...
Estoy escribiendo sobre el uso de una 'distribución de probabilidad conjunta' para una audiencia que sería más probable que comprenda la 'distribución multivariada', así que estoy considerando usar la posterior. Sin embargo, no quiero perder el significado mientras hago esto. Wikipedia parece...
Es fácil producir una variable aleatoria con distribución de Dirichlet usando variables Gamma con el mismo parámetro de escala. Si: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Luego: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)...
Soy consciente del hecho de que a Gosset se le ocurrió la distribución t , pero ¿cuál es la etimología de "t"? ¿Cómo terminó "t" en t -test y t
Sea una distribución conjunta de dos variables categóricas X , Y , con x , y ∈ { 1 , ... , K } . Digamos que se tomaron n muestras de esta distribución, pero solo se nos dan los recuentos marginales, es decir, para j = 1 , ... , K :px , ypagX,yp_{x,y}X, YX,YX,YX,y∈ { 1 ,
Supongamos que tengo un momento conjunto que genera la función para una distribución conjunta con CDF F X , Y ( x , y ) . Es M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s , 0 ) ⋅ M X , Y ( 0 , t ) tanto necesario como
Estoy estudiando sobre la distribución t de Student y comencé a preguntarme cómo derivaría la función de densidad de distribuciones t (de wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) =...
Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las...
Tengo una pregunta sobre la distribución posterior de Dirichlet. Dada una función de probabilidad multinomial, se sabe que el posterior es , donde es el número de veces que hemos visto observación.Dir(αi+Ni)Dir(αi+Ni)Dir({\alpha_i + N_i})NiNiN_iithithi^{th} ¿Qué sucede si comenzamos a disminuir s...
En el artículo de Wikipedia sobre el suavizado de Laplace (o suavizado aditivo), se dice que desde un punto de vista bayesiano, esto corresponde al valor esperado de la distribución posterior, utilizando una distribución de Dirichlet simétrica con el parámetro como previo.αα\alpha Estoy...
Esta pregunta está inspirada en la respuesta de Martijn aquí . var [ X] = E[ X] E[ 1 - X]var[X]=E[X]E[1−X]\text{var}[X] = E[X]E[1-X]var [ X] = E[ X]var[X]=E[X]\text{var}[X] = E[X] A diferencia de la regresión lineal cuando los residuos se distribuyen normalmente, no se conoce la distribución de...
Uno de los problemas en mi libro de texto se plantea de la siguiente manera. Un vector continuo estocástico bidimensional tiene la siguiente función de densidad: fX,Y(x,y)={15xy20if 0 < x < 1 and 0 < y < xotherwisefX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y <...
Trataré de describir el problema en cuestión de la manera más general posible. Estoy modelando observaciones como una distribución categórica con un vector de probabilidad de parámetro theta. Entonces, supongo que el vector de parámetros theta sigue una distribución previa de Dirichlet con los...
El título resume mi pregunta, pero para mayor claridad considere el siguiente ejemplo simple. Deje , i = 1, ..., n . Definir: \ begin {ecation} S_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n X_i \ end {ecation} y \ begin {ecation} T_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n (X_i ^ 2 - 1) \ end {ecuación}...
En mis apuntes dice: La distribución t parece normal, aunque con colas ligeramente más pesadas. Entiendo por qué se vería normal (debido al Teorema del límite central). Pero me cuesta entender cómo demostrar matemáticamente que tiene colas más pesadas que la distribución normal y si hay una...
En los documentos AlphaGo Zero y AlphaZero de DeepMind , describen la adición de ruido Dirichlet a las probabilidades previas de acciones desde el nodo raíz (estado del tablero) en Monte Carlo Tree Search: Se logra una exploración adicional al agregar ruido de Dirichlet a las probabilidades...
Sea cualquier distribución con media definida, y desviación estándar, . El teorema del límite central dice que converge en la distribución a una distribución normal estándar. Si reemplazamos por la desviación estándar de muestra , ¿hay un teorema que indique que converge en la distribución a...
¿Cuál es la mediana de la distribución t no central con el parámetro de no centralidad ? Esta puede ser una pregunta desesperada porque el CDF parece expresarse como una suma infinita, y no puedo encontrar ninguna información sobre la función inversa del CDF.δ≠0δ≠0\delta \ne...