Preguntas etiquetadas con mathematical-statistics

Teoría matemática de la estadística, relacionada con definiciones formales y resultados generales.

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Suficiente estadística, problemas específicos / intuitivos
Me estoy enseñando algunas estadísticas para divertirme y tengo cierta confusión con respecto a estadísticas suficientes . Escribiré mis confusiones en formato de lista: Si una distribución tiene parámetros, ¿tendrá n estadísticas suficientes?nnnnnn ¿Existe algún tipo de correspondencia directa entre las estadísticas suficientes y los parámetros? O las estadísticas suficientes …
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¿Cuál es la relación entre la distribución Beta y el modelo de regresión logística?
Mi pregunta es: ¿Cuál es la relación matemática entre el distribución Beta y los coeficientes del modelo de regresión logística ? Para ilustrar: la función logística (sigmoidea) viene dada por f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} y se usa para modelar probabilidades en el modelo de regresión logística. Sea AAA un resultado dicotómico …
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¿Por qué el supremum del puente browniano tiene la distribución Kolmogorov-Smirnov?
La distribución de Kolmogorov-Smirnov se conoce por la prueba de Kolmogorov-Smirnov . Sin embargo, también es la distribución del supremum del puente browniano. Como esto está lejos de ser obvio (para mí), me gustaría pedirle una explicación intuitiva de esta coincidencia. Las referencias también son bienvenidas.
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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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¿Se puede aplicar el lema de Neyman-Pearson al caso cuando la simple nula y la alternativa no pertenecen a la misma familia de distribuciones?
¿Puede aplicarse el lema de Neyman-Pearson al caso cuando una simple nula y una alternativa simple no pertenecen a la misma familia de distribuciones? Por su prueba, no veo por qué no puede. Por ejemplo, cuando el nulo simple es una distribución normal y la alternativa simple es una distribución …
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¿Por qué estabilizamos la varianza?
Encontré la transformación de estabilización de varianza mientras leía el método Kaggle Essay Eval . Utilizan una transformación de estabilización de varianza para transformar los valores de kappa antes de tomar su media y luego transformarlos nuevamente. Incluso después de leer el wiki sobre transformaciones de estabilización de varianza que …
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¿Qué es la "Expectativa de probabilidad máxima objetivo"?
Estoy tratando de entender algunos documentos de Mark van der Laan. Es estadístico teórico en Berkeley y trabaja en problemas que se superponen significativamente con el aprendizaje automático. Un problema para mí (además de las matemáticas profundas) es que a menudo termina describiendo enfoques familiares de aprendizaje automático utilizando una …
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¿Wolfram Mathworld comete un error al describir una distribución de probabilidad discreta con una función de densidad de probabilidad?
Por lo general, una distribución de probabilidad sobre variables discretas se describe utilizando una función de masa de probabilidad (PMF): Cuando trabajamos con variables aleatorias continuas, describimos distribuciones de probabilidad usando una función de densidad de probabilidad (PDF) en lugar de una función de masa de probabilidad. - Aprendizaje profundo …
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