Preguntas etiquetadas con marginal

Estoy tratando de ampliar mi conocimiento de las estadísticas. Vengo de un fondo de ciencias físicas con un enfoque "basado en recetas" para las pruebas estadísticas, donde decimos que es continuo, normalmente se distribuye: regresión OLS . En mi lectura he encontrado los términos: modelo de efectos aleatorios, modelo de …

49 random-effects-model  fixed-effects-model  marginal 

Desde hace algún tiempo, he estado buscando una buena lectura introductoria sobre Copulas para mi seminario. Estoy encontrando mucho material que habla sobre aspectos teóricos, lo cual es bueno, pero antes de pasar a ellos, estoy buscando construir una buena comprensión intuitiva sobre el tema. ¿Alguien podría sugerir algún buen …

25 correlation  references  marginal  copula 

Estoy analizando un conjunto de datos utilizando un modelo de efectos mixtos con un efecto fijo (condición) y dos efectos aleatorios (participante debido al diseño del sujeto y al par). El modelo se ha generado con el lme4paquete: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). A continuación, realicé una prueba de razón de probabilidad de este …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Sea una distribución conjunta de dos variables categóricas X , Y , con x , y ∈ { 1 , ... , K } . Digamos que se tomaron n muestras de esta distribución, pero solo se nos dan los recuentos marginales, es decir, para j = 1 , ... …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

¿Alguien tiene una idea de por qué la correlación condicional entre 2 variables se llama correlación "parcial" y la correlación simple entre ellas (entonces, cuando no está condicionada por ninguna otra variable) se llama correlación "marginal"? ¿Cuál es la intuición detrás de las palabras "parcial" y "marginal"? ¿Qué hacen con …

12 correlation  terminology  marginal  partial-correlation 

Quiero muestrear a partir de una densidad univariada pero solo sé la relación:fXfXf_X fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. Quiero evitar el uso de MCMC (directamente en la representación integral) y, dado que y son fáciles de muestrear, estaba pensando en usar el siguiente muestreador :f Y ( y …

12 sampling  conditional-probability  monte-carlo  marginal 

Uno de los problemas en mi libro de texto se plantea de la siguiente manera. Un vector continuo estocástico bidimensional tiene la siguiente función de densidad: fX,Y(x,y)={15xy20if 0 < x < 1 and 0 < y < xotherwisefX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= …

10 self-study  random-variable  marginal  joint-distribution 

Un factor Bayes se define en las pruebas bayesianas de hipótesis y en la selección del modelo bayesiano por la razón de dos probabilidades marginales: dada una muestra iid y las respectivas densidades de muestreo y , con los precedentes correspondientes y \ pi_2 , el factor de Bayes para …

9 bayes  marginal  sequential-analysis  bayes-factors 

Estoy tratando de calcular la probabilidad marginal de un modelo estadístico por los métodos de Monte Carlo: F( x ) = ∫F( x ∣ θ ) π( θ )reθF(X)=∫F(X∣θ)π(θ)reθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta La probabilidad es de buen comportamiento - suave, cóncavo logarítmico - pero de alta dimensión. He …

9 monte-carlo  likelihood  marginal 

Como dice el título, estoy buscando las densidades marginales de F( x , y) = c 1 - x2- y2---------√, x2+ y2≤ 1.F(X,y)=C1-X2-y2,X2+y2≤1)f (x,y) = c \sqrt{1 - x^2 - y^2}, x^2 + y^2 \leq 1. Hasta ahora he encontrado que CCc es 32 π32π\frac{3}{2 \pi} . Lo descubrí convirtiendoF( …

9 self-study  marginal  multivariable 

Generalmente hay muchas distribuciones conjuntas consistentes con un conjunto conocido de distribuciones marginales .P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n)fi(xi)=P(Xi=xi)fi(xi)=P(Xi=xi)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) De estas distribuciones conjuntas, ¿el producto formado tomando el producto de los marginales el que tiene la mayor entropía?∏ifi(xi)∏ifi(xi)\prod_i f_i(x_i) Ciertamente creo que …

9 distributions  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

Supongamos que tenemos una variable aleatoria distribuida como y distribuida como , donde significa distribución uniforme en el intervalo . U [ 0 , 1 ] X 2 U [ 0 , X 1 ] U [ a , b ] [ a , b ]X1X1X_1U[0,1]U[0,1]U[0,1]X2X2X_2U[0,X1]U[0,X1]U[0,X_1]U[a,b]U[a,b]U[a,b][a,b][a,b][a,b] Pude calcular el pdf …

8 pdf  marginal  joint-distribution 

Dada una probabilidad gaussiana para una muestra como con siendo el espacio de parámetros y , parametrizaciones arbitrarias del vector medio y la matriz de covarianza.yyyp ( yEl | θ)= N( y; μ ( θ ) , Σ ( θ ) )p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) = \mathcal{N}(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))ΘΘ\Thetaμ ( θ )μ(θ)\mu(\theta)Σ ( θ )Σ(θ)\Sigma(\theta) …

8 normal-distribution  mixed-model  prior  marginal  conjugate-prior