Preguntas etiquetadas con intuition

Estoy tratando de obtener una comprensión intuitiva de cómo funciona el análisis de componentes principales (PCA) en el espacio sujeto (dual) . Considere el conjunto de datos 2D con dos variables, y , puntos de datos (matriz de datos es y se supone que está centrado). La presentación habitual de …

19 pca  linear-algebra  intuition  geometry 

Considere la identidad elemental de la varianza: Var(X)===E[(X−E[X])2]...E[X2]−(E[X])2Var(X)=E[(X−E[X])2]=...=E[X2]−(E[X])2 \begin{eqnarray} Var(X) &=& E[(X - E[X])^2]\\ &=& ...\\ &=& E[X^2] - (E[X])^2 \end{eqnarray} Es una simple manipulación algebraica de la definición de un momento central en momentos no centrales. Permite la manipulación conveniente de en otros contextos. También permite el cálculo de …

18 variance  descriptive-statistics  intuition 

He visto y he disfrutado la pregunta Dar sentido al análisis de componentes principales , y ahora tengo la misma pregunta para el análisis de componentes independientes. ¿Quiero decir que quiero hacer una pregunta exhaustiva sobre las formas intuitivas de entender ICA? Quiero entender ella. Quiero entender el propósito. Quiero …

18 intuition  ica 

He estado pensando en escribir una publicación de blog sobre este interesante análisis de Kleinberg (2002) que explora la dificultad de la agrupación. Kleinberg describe tres desideratas aparentemente intuitivas para una función de agrupamiento y luego demuestra que no existe tal función. Hay muchos algoritmos de agrupamiento que satifican dos …

17 mathematical-statistics  clustering  intuition  hierarchical-clustering 

He leído aquí que, dada una muestra de una distribución continua con cdf F X , la muestra correspondiente a U i = F X ( X i ) sigue una distribución uniforme estándar.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) He verificado esto usando simulaciones cualitativas en Python, y …

17 pdf  uniform  cdf  intuition 

He trabajado bajo la creencia de que la mediana muestral es una medida más robusta de tendencia central que la media muestral, ya que ignora los valores atípicos. Por lo tanto, me sorprendió saber (en la respuesta a otra pregunta ) que para las muestras extraídas de una distribución normal, …

17 distributions  median  intuition  mean  efficiency 

Pregunta (s): ¿Cuál es la idea y la intuición detrás de la estimación cuasi máxima verosimilitud (QMLE; también conocida como pseudo estimación de máxima verosimilitud, PMLE)? ¿Qué hace que el estimador funcione cuando la distribución de error real no coincide con la distribución de error supuesta? El sitio de Wikipedia …

17 maximum-likelihood  references  intuition  quasi-likelihood 

Estoy confundido acerca de la ecuación que sirve como la definición de la tasa de riesgo. Tengo la idea de cuál es la tasa de riesgo, pero simplemente no veo cómo la ecuación expresa esa intuición. Si xxx es una variable aleatoria que representa el punto de tiempo de muerte …

16 survival  intuition  hazard 

Hoy enseñé una clase introductoria de estadística y un estudiante se me ocurrió una pregunta, que reformulo aquí como: "¿Por qué la desviación estándar se define como sqrt de varianza y no como el sqrt de la suma de cuadrados sobre N?" Definimos varianza poblacional: σ2=1N∑(xi−μ)2σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} Y desviación estándar: σ=σ2−−√=1N√∑(xi−μ)2−−−−−−−−−−√σ=σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma=\sqrt{\sigma^2}=\frac{1}{\sqrt{N}}\sqrt{\sum{(x_i-\mu)^2}} …

16 variance  standard-deviation  intuition  teaching 

El procedimiento EM aparece, para los no iniciados, como más o menos magia negra. Estime los parámetros de un HMM (por ejemplo) utilizando datos supervisados. Luego, decodifique los datos sin etiquetar, usando hacia adelante y hacia atrás para 'contar' los eventos como si los datos estuvieran etiquetados, más o menos. …

16 expectation-maximization  intuition 

He leído muchas veces que los efectos aleatorios (BLUP / modos condicionales para, por ejemplo, sujetos) no son parámetros de un modelo de efectos lineales mixtos, sino que pueden derivarse de los parámetros estimados de varianza / covarianza. Por ejemplo, Reinhold Kliegl et al. (2011) estado: Los efectos aleatorios son …

15 mixed-model  intuition  blup 

En las conferencias en video del curso de Estadística 110: Probabilidad de Harvard que se puede encontrar en iTunes y YouTube, me encontré con este problema. Traté de resumirlo aquí: Supongamos que se nos da una mano aleatoria de dos cartas de un mazo estándar. ¿Cuál es la probabilidad de …

15 probability  conditional-probability  intuition 

Según tengo entendido, la correlación de distancia es una forma robusta y universal de verificar si existe una relación entre dos variables numéricas. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de pares de números: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) Podemos usar la correlación de distancia para verificar si existe …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance 

En el libro de Steven Pinker Better Angels of Our Nature , señala que La probabilidad es una cuestión de perspectiva. Visto a una distancia suficientemente cercana, los eventos individuales tienen causas determinadas. Incluso se puede predecir un lanzamiento de moneda a partir de las condiciones iniciales y las leyes …

15 probability  central-limit-theorem  intuition 

Cuando consideramos los escenarios de la teoría de colas donde los individuos llegan a un nodo de servicio y hacen cola, generalmente se usa un proceso de Poisson para modelar los tiempos de llegada. Estos escenarios surgen en problemas de enrutamiento de red. Agradecería una explicación intuitiva de por qué …

15 poisson-distribution  intuition  queueing