Estadísticas y Big Data

Me pregunto cómo una variable instrumental aborda el sesgo de selección en la regresión. Este es el ejemplo que estoy analizando : en Econometría en su mayoría inofensiva , los autores discuten una regresión IV relacionada con el servicio militar y las ganancias más adelante en la vida. La pregunta …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Suponga que una variable aleatoria escalar XXX pertenece a una familia exponencial de parámetros vectoriales con pdf fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) donde es el vector de parámetros y es la estadística conjunta suficiente.θ=(θ1,θ2,⋯,θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))T\mathbf{T}(x)= …

11 variance  mean  exponential-family  sufficient-statistics 

Deje que XXX siga una distribución uniforme e YYY siga una distribución normal. ¿Qué se puede decir sobre XYXY\frac X Y¿ Y ? ¿Hay una distribución para ello? Encontré que la razón de dos normales con media cero es Cauchy.

11 probability  normal-distribution  uniform  ratio 

El otro día, un seminario web realizado por una compañía de pruebas a / b hizo que su "Científico de datos" residente explicara que debe validar sus resultados volviendo a ejecutar el experimento. La premisa era que, si selecciona un 95% de confianza, hay un 5% (1/20) de probabilidad de …

11 probability  hypothesis-testing  statistical-significance  ab-test 

Por técnicas de regularización me refiero a lazo, regresión de cresta, red elástica y similares. Considere un modelo predictivo sobre datos de atención médica que contenga datos demográficos y de diagnóstico en los que se pronostique la duración de la estadía para hospitalización. Para algunos individuos hay múltiples observaciones LOS …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

Necesito presentar información sobre los principales predictores de los votos de un candidato utilizando una encuesta de opinión pública. He realizado una regresión logística utilizando todas las variables que me interesan, pero no puedo encontrar una buena manera de presentar esta información. A mi cliente no le importa solo el …

11 logistic  data-visualization  survey 

Estoy buscando consejos sobre cómo analizar datos de encuestas complejas con modelos multinivel en R. He usado el surveypaquete para ponderar las probabilidades desiguales de selección en modelos de un nivel, pero este paquete no tiene funciones para el modelado multinivel. El lme4paquete es excelente para el modelado multinivel, pero …

11 r  mixed-model  weighted-sampling  cluster-sample 

Suponga que donde X i ∼ N ( 0 , σ 2 ) son independientes.X= X1+ X2+ ⋯ + XnorteX=X1+X2+⋯+Xn X = X_1 + X_2+\cdots+ X_n Xyo∼ N( 0 , σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim N(0,\sigma^2) Mi pregunta es, ¿qué distribución hace Z= X2X21+ X22+ ⋯ + X2norteZ=X2X12+X22+⋯+Xn2 Z = \frac{X^2}{X_1^2 + X_2^2 …

11 normal-distribution  chi-squared  beta-distribution  ratio 

En GLM, suponiendo un escalar y para la distribución subyacente con pdf Se puede demostrar que . Si la función de enlace cumple lo siguiente, donde es el predictor lineal, entonces se llama la función de enlace canónico para esto modelo.YYYθθ\thetafY(y|θ,τ)=h(y,τ)exp(θy−A(θ)d(τ))fY(y|θ,τ)=h(y,τ)exp⁡(θy−A(θ)d(τ))f_Y(y | \theta, \tau) = h(y,\tau) \exp{\left(\frac{\theta y - A(\theta)}{d(\tau)} …

11 generalized-linear-model  exponential-family 

Estoy trabajando en un problema de clasificación que calcula una métrica de similitud entre dos imágenes de rayos X de entrada. Si las imágenes son de la misma persona (etiqueta de "derecho"), se calculará una métrica más alta; las imágenes de entrada de dos personas diferentes (etiqueta de "incorrecto") darán …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

Al buscar cualquier información sobre el modelo marginal y el modelo de efectos aleatorios , y cómo elegir entre ellos, he encontrado algo de información, pero fue una explicación abstracta más o menos matemática (como por ejemplo aquí: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). En algún lugar descubrí …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model 

Estoy haciendo ML en mi universidad, y el profesor mencionó el término Expectativa (E), mientras intentaba explicarnos algunas cosas sobre los procesos gaussianos. Pero por la forma en que lo explicó, entendí que E es lo mismo que la media μ. ¿Entendí bien? Si es lo mismo, ¿sabe por qué …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

Estaba leyendo el libro El problema de identificación en econometría de Franklin M. Fisher, y estaba confundido por la parte de que demuestra la identificación al visualizar la función de probabilidad. El problema podría simplificarse como: Para una regresión , donde , y son los parámetros. Supongamos que Y tiene …

11 mathematical-statistics  maximum-likelihood  geometry 

La distribución normal bivariada con media y matriz de covarianza puede reescribirse en coordenadas polares con radio y ángulo . Mi pregunta es: ¿Cuál es la distribución de muestreo de , es decir, de la distancia desde un punto al centro estimado dada la matriz de covarianza de muestra ?μμ\mur …

11 probability  normal-distribution  multivariate-analysis  rayleigh 

Parece que la distribución binomial es muy similar en forma a la distribución beta y que puedo volver a parametrizar las constantes en cualquier pdf para que se vean iguales. Entonces, ¿por qué necesitamos la distribución beta? ¿Es para un propósito específico? ¡Gracias!

11 bayesian  mathematical-statistics  binomial  beta-distribution