Estadísticas y Big Data

El problema con el que estoy lidiando es predecir valores de series de tiempo. Estoy mirando una serie de tiempo a la vez y, por ejemplo, en base al 15% de los datos de entrada, me gustaría predecir sus valores futuros. Hasta ahora me he encontrado con dos modelos: LSTM …

9 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

Actualmente estoy escribiendo un algoritmo para privacidad diferencial usando el mecanismo de Laplace. Lamentablemente no tengo antecedentes en estadísticas, por lo tanto, muchos términos son desconocidos para mí. Así que ahora estoy tropezando con el término: ruido de Laplace . Para que un conjunto de datos diferencial sea privado, todos …

9 random-generation  laplace-distribution  differential-privacy 

Antecedentes: estoy usando la aproximación del valor Q de la red neuronal en mi tarea de aprendizaje de refuerzo. El enfoque es exactamente el mismo que el descrito en esta pregunta , sin embargo, la pregunta en sí es diferente. En este enfoque, el número de resultados es el número …

9 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning  q-learning 

Mi pregunta se refiere a la relación entre la hipótesis de codificación eficiente que se describe en la página de Wikipedia sobre codificación eficiente y algoritmos de aprendizaje de redes neuronales. ¿Cuál es la relación entre la hipótesis de codificación eficiente y las redes neuronales? ¿Hay modelos de redes neuronales …

9 neural-networks  information-theory 

Dado que el error estándar de una regresión lineal generalmente se da para la variable de respuesta, me pregunto cómo obtener intervalos de confianza en la otra dirección, por ejemplo, para una intersección x. Puedo visualizar lo que podría ser, pero estoy seguro de que debe haber una forma directa …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Estoy tratando de interpretar los resultados de un artículo, donde aplicaron regresión múltiple para predecir varios resultados. Sin embargo, los ββ\beta '(coeficientes B estandarizados definidos como βx1=Bx1⋅SDx1SDyβX1=siX1⋅SreX1Srey\beta_{x_1} = B_{x_1} \cdot \frac{\mathrm{SD}_{x_1}}{\mathrm{SD}_y} dondees la variable dependiente yes un predictor) informado no parece coincidir con elinformado:x 1 R 2yyyx1X1x_1R2R2R^2 A pesar de …

9 regression  regression-coefficients  multicollinearity  r-squared 

Necesito un algoritmo para probar una distribución multinomial truncada. Es decir, X⃗ ∼ 1ZpagX11... pXkkX1! ... xk!x→∼1Zp1x1…pkxkx1!…xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} donde es una constante de normalización, tiene componentes positivos y . Solo considero los valores de en el rango .→ x k ∑ x i = …

9 algorithms  multinomial  random-generation 

¿Alguien podría decirme por qué obtengo resultados diferentes de Rmínimos cuadrados ponderados y solución manual por operación de matriz ? Específicamente, estoy tratando de resolver manualmente , donde es la matriz diagonal en los pesos, es la matriz de datos, es la respuesta vector. W A bW A x = …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Según el Teorema del límite central, la función de densidad de probabilidad de la suma de grandes variables aleatorias independientes tiende a una Normal. Por lo tanto, ¿podemos decir que la suma de un gran número de variables aleatorias Cauchy independientes también es Normal?

9 random-variable  central-limit-theorem  cauchy 

Un amigo mío recientemente preguntó qué es tan ordinario, acerca de los mínimos cuadrados ordinarios. No parecemos llegar a ninguna parte en la discusión. Ambos coincidimos en que OLS es un caso especial del modelo lineal, tiene muchos usos, es bien conocido y es un caso especial de muchos otros …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology 

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 . …

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

Es bien sabido que una variable aleatoria que se distribuye Gamma con el parámetro de forma de entero es equivalente a la suma de los cuadrados de variables aleatorias normalmente distribuidas.kkkkkkk Pero, ¿qué puedo decir sobre una variable aleatoria distribuida gamma con no entero ? ¿Hay alguna otra interpretación que …

9 probability  gamma-distribution 

Cuando podemos diferenciar la función de costo y encontrar parámetros resolviendo ecuaciones obtenidas a través de la diferenciación parcial con respecto a cada parámetro y descubrir dónde la función de costo es mínima. También creo que es posible encontrar múltiples lugares donde las derivadas son cero, por lo tanto, podemos …

9 machine-learning  computational-statistics 

En resumen, mi pregunta: ¿existen métodos para mejorar el tiempo de ejecución de R MICE (imputación de datos)? Estoy trabajando con un conjunto de datos (30 variables, 1.3 millones de filas) que contiene (bastante al azar) datos faltantes. Alrededor del 8% de las observaciones en aproximadamente 15 de las 30 …

9 r  multiple-imputation  mice 

Estoy acostumbrado a conocer los "grados de libertad" como , donde tienes el modelo lineal \ mathbf {y} = \ mathbf {X} \ boldsymbol {\ beta} + \ boldsymbol {\ epsilon} con \ mathbf {y } \ in \ mathbb {R} ^ n , \ mathbf {X} \ in M_ …

9 t-test  degrees-of-freedom