Estadísticas y Big Data

Me gustaría aprender a calcular el valor esperado de una variable aleatoria continua. Parece que el valor esperado es donde es la función de densidad de probabilidad de .f ( x ) XE[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫−∞∞xf(x)dxE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}xf(x)f(x)f(x)XXX Suponga que la función de densidad de probabilidad de es que es la densidad …

13 random-variable  pdf  expected-value 

Realmente perplejo en este caso. Realmente me gustaría un ejemplo o una situación en la que un estimador B sea a la vez consistente y sesgado.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

Estoy confundido con la suposición de linealidad al logit para las variables predictoras continuas en el análisis de regresión logística. ¿Necesitamos verificar la relación lineal mientras buscamos predictores potenciales usando un análisis de regresión logística univariable? En mi caso, estoy usando el análisis de regresión logística múltiple para identificar factores …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

KKij=k(xi,xj)=b-1exp(-1Iniciar sesión( y | X, θ ) = - 12yTK- 1yy - 12Iniciar sesión( det ( K) ) - n2Iniciar sesión( 2 π)log⁡(y|X,θ)=−12yTKy−1y−12log⁡(det(K))−n2log⁡(2π)\log(\mathbf{y}|X,\mathbf{\theta})=-\frac{1}{2} \mathbf{y}^TK_y^{-1}\mathbf{y}-\frac{1}{2}\log(\det(K))-\frac{n}{2}\log(2\pi)KKKM=lIa,blKyo j= k ( xyo, xj) = b- 1Exp( - 12( xyo- xj)TMETRO( xyo- xj) ) + a- 1δyo jKij=k(xi,xj)=b−1exp⁡(−12(xi−xj)TM(xi−xj))+a−1δijK_{ij}=k(x_i,x_j)=b^{-1}\exp(-\frac{1}{2}(x_i-x_j)^TM(x_i-x_j))+a^{-1}\delta_{ij}METRO= l IM=lIM=lIa , ba,ba,blll La derivada parcial …

13 regression  optimization  gaussian-process  hyperparameter 

He estado estudiando la arquitectura de la red neuronal siamesa introducida por Yann LeCun y sus colegas en 1994 para el reconocimiento de firmas ( "Verificación de firma usando una red neuronal siamesa de retardo de tiempo" .pdf , NIPS 1994) Entendí la idea general de esta arquitectura, pero realmente …

13 neural-networks 

Sé que para la variable continua .P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Pero no puedo visualizar que si , hay un número infinito de posibles 's. ¿Y también por qué sus probabilidades se vuelven infinitamente pequeñas?xP[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

13 probability  self-study  references  continuous-data 

La palabra contracción se usa mucho en ciertos círculos. Pero lo que es la contracción, no parece haber una definición clara. Si tengo una serie temporal (o una colección de observaciones de algún proceso), ¿cuáles son las diferentes formas en que puedo medir algún tipo de contracción empírica en la …

13 estimation  predictive-models  shrinkage 

Supongamos que un juego ofrece un evento que, una vez completado, da una recompensa o no da nada. Se desconoce el mecanismo exacto para determinar si se otorga la recompensa, pero supongo que se usa un generador de números aleatorios, y si el resultado es mayor que algún valor codificado, …

13 logistic  mathematical-statistics  sample-size  power-analysis  bernoulli-distribution 

En el aprendizaje automático, podemos usar el área bajo la curva ROC ( AUC abreviado a menudo , o AUROC) para resumir qué tan bien un sistema puede discriminar entre dos categorías. En la teoría de detección de señal, a menudo el d′d′d' (índice de sensibilidad) se usa para un …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

¿Puede alguien proporcionar una intuición sobre por qué los momentos más altos de una distribución de probabilidad , como el tercer y cuarto momento, corresponden a asimetría y curtosis respectivamente? Específicamente, ¿por qué la desviación sobre la media elevada a la tercera o cuarta potencia termina traduciéndose en una medida …

13 mathematical-statistics  skewness  moments  intuition  kurtosis 

Esta pregunta puede ser demasiado básica. Para una tendencia temporal de un dato, me gustaría averiguar el punto donde ocurre un cambio "abrupto". Por ejemplo, en la primera figura que se muestra a continuación, me gustaría averiguar el punto de cambio utilizando algún método estadístico. Y me gustaría aplicar dicho …

13 time-series  trend  change-point 

He estado analizando algunos datos usando el modelado de efectos mixtos lineales en R. Estoy planeando hacer un póster con los resultados y me preguntaba si alguien con experiencia en modelos de efectos mixtos podría sugerir qué gráficos usar para ilustrar los resultados de modelo. Estaba pensando en gráficos residuales, …

13 r  data-visualization  mixed-model 

Si se usa una variable de factor (por ejemplo, género con los niveles M y F) en la fórmula glm, se crean variables ficticias, y se pueden encontrar en el resumen del modelo glm junto con sus coeficientes asociados (por ejemplo, genderM) Si, en lugar de confiar en R para …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

Estoy tratando de escribir mi propia función para el análisis de componentes principales, PCA (por supuesto, ya hay mucho escrito pero solo estoy interesado en implementar cosas por mí mismo). El principal problema que encontré es el paso de validación cruzada y el cálculo de la suma de cuadrados pronosticada …

13 pca  cross-validation  matlab 

¿Cómo cambia el tamaño relativo del valor ap en diferentes tamaños de muestra? Como si obtuviera en para una correlación y luego en obtuviera el mismo valor p de 0.20, ¿cuál sería el tamaño relativo del valor p para la segunda prueba, en comparación con el valor p original? cuando …

13 p-value  sample-size