Estadísticas y Big Data

Siempre me sorprende un poco ver anuncios psicológicos por participar en estudios experimentales. Por supuesto, las personas que responden a estos anuncios no se toman al azar y, por lo tanto, son una población autoseleccionada. Como se sabe que la asignación al azar resuelve el problema de la auto-selección, me …

9 sampling  psychology  random-allocation 

Después de leer muchos documentos de aprendizaje profundo, una especie de sentimiento brusco es que existen muchos trucos en el entrenamiento de la red para obtener un rendimiento mejor de lo normal. Desde la perspectiva de la aplicación de la industria, es muy difícil desarrollar este tipo de trucos, excepto …

9 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks 

Esto no es tarea. Deje XXX ser una variable aleatoria. Si E[X]=k∈RE[X]=k∈R\mathbb{E}[X] = k \in \mathbb{R} y Var[X]=0Var[X]=0\text{Var}[X] = 0 , ¿se deduce que Pr(X=k)=1Pr(X=k)=1\Pr\left(X = k\right) = 1 ? Intuitivamente, esto parece obvio, pero no estoy seguro de cómo lo probaría. Sé con certeza que de los supuestos se …

9 probability 

Me gustaría sacar muestras de manera eficiente x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^d de N(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma) sujeto a la restricción de que ||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1 .

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling 

Quiero aprender ANOVA. Antes de comenzar a aprender cómo funciona el algoritmo (qué cálculos deben hacerse) y por qué funciona, primero me gustaría saber qué problema resolvemos realmente con ANOVA, o qué respuesta tratamos de responder. En otras palabras: ¿qué es entrada y qué salida del algoritmo? Entiendo lo que …

9 anova 

Antecedentes: tengo una muestra que quiero modelar con una distribución de cola pesada. Tengo algunos valores extremos, de modo que la difusión de las observaciones es relativamente grande. Mi idea era modelar esto con una distribución generalizada de Pareto, y así lo he hecho. Ahora, el cuantil de 0.975 de …

9 confidence-interval  quantiles  asymptotics  order-statistics 

Suponga que las variables aleatorias e son independientes y distribuidas. Demuestre que tiene un \ distribución de texto {Exp} (1) .X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlog⁡max(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) He comenzado este problema configurando { X1, . . . , Xnorte, Y1, . . . Ynorte} = { Z1, . . . …

9 self-study  data-transformation  order-statistics 

Hay una gran cantidad de recursos conocidos que ofrecen consejos sobre visualización de datos. (Por ejemplo, Tufte, Stephen Few y otros , Nathan Yau .) Pero a qué campo (s) podría recurrir para obtener respuestas a preguntas como estas: ¿La crítica del gráfico circular es relevante en la práctica? ¿Las …

9 data-visualization  interpretation  terminology  presentation 

Supongo una configuración general de regresión, es decir, una función continua se elige de una familia { h θ } θ para ajustarse a los datos dados ( x i , y i ) ∈ X × R n , i = 1 , ... , k ( X puede …

9 regression  machine-learning  multiple-regression 

Me han pedido que proponga un curso de diseño experimental para estudiantes de posgrado avanzados en agronomía y ecología. Nunca he tomado tal curso, y me sorprendió descubrir que el curso podría llamarse más acertadamente "Más allá de ANOVA unidireccional", y que cubre el material que aprendí en un curso …

9 references  experiment-design  teaching 

Estoy tratando de entender la arquitectura de los RNN. He encontrado este tutorial que ha sido muy útil: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Especialmente esta imagen: ¿Cómo encaja esto en una red de retroalimentación? ¿Es esta imagen solo otro nodo en cada capa?

9 neural-networks  lstm 

Este es realmente uno de los problemas en la 4a edición de Econometría Básica de Gujarati (Q3.11) y dice que el coeficiente de correlación es invariante con respecto al cambio de origen y escala, es decir, donde a , b , c , d son constantes arbitrarias.corr ( una X+ …

9 self-study  correlation  linear-algebra  mathematical-statistics 

Estaba pensando en resolver Lasso a través de métodos de subgrado de vainilla. Pero he leído personas que sugieren usar el descenso de gradiente proximal. ¿Alguien puede resaltar por qué se usa GD proximal en lugar de los métodos de subgradiente de vainilla para Lasso?

9 machine-learning  optimization  lasso  gradient-descent 

Mucho se ha dicho sobre la importancia de las distribuciones normales en la naturaleza. Muchas medidas como la altura o el peso se distribuyen aproximadamente de forma normal. Pero ninguno de ellos es exactamente normal, por lo que yo entiendo. Considerando que la distribución normal es una de las distribuciones …

9 normal-distribution  normality-assumption 

Sea una variable aleatoria discreta que tome sus valores en . Me gustaría reducir a la mitad esta variable, es decir, encontrar una variable aleatoria como:N YXXXnorteN\mathbb{N}YYY X= Y+ Y∗X=Y+Y∗X = Y + Y^* donde es una copia independiente de . YY∗Y∗Y^*YYY Me refiero a este proceso como reducir a …

9 random-variable