Preguntas etiquetadas con proof

La fórmula para calcular la varianza tiene en el denominador:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Siempre me he preguntado por qué. Sin embargo, leer y ver algunos buenos videos sobre "por qué" es, al parecer, es un buen estimador imparcial de la varianza de la población. Mientras que subestima …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

Tengo problemas para derivar la fórmula de divergencia KL suponiendo dos distribuciones normales multivariadas. He hecho el caso univariado con bastante facilidad. Sin embargo, ha pasado bastante tiempo desde que tomé las estadísticas de matemáticas, por lo que tengo algunos problemas para extenderlo al caso multivariante. Estoy seguro de que …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

Como dice la pregunta: ¿Es posible probar la hipótesis nula? Desde mi comprensión (limitada) de la hipótesis, la respuesta es no, pero no puedo dar una explicación rigurosa. ¿La pregunta tiene una respuesta definitiva?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Tengo un problema con la prueba de mi( YEl | X) ∈ argminsol( X)mi[ ( Y- g( X) )2]mi(YEl |X)∈arg⁡minsol(X)mi[(Y-sol(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] que muy probablemente revelen un malentendido más profundo de las expectativas y expectativas condicionales. La prueba que conozco es la siguiente (puede encontrar otra …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

El texto de Wackerly et al establece este teorema "Sea mx(t)metroX(t)m_x(t) y las funciones generadoras de momento de las variables aleatorias X e Y, respectivamente. Si existen ambas funciones generadoras de momento y para todos los valores de t, entonces X e Y tienen la misma distribución de probabilidad ". …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

Tomado de Grimmet y Stirzaker : Demuestre que no puede darse el caso de que donde está distribuido uniformemente en [0,1] y e son independientes e idénticamente distribuidos. No debe suponer que X e Y son variables continuas.U X YU=X+YU=X+YU=X+YUUUXXXYYY Una simple prueba de contradicción es suficiente para el caso …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

En Wikipedia , la correlación de rango de Spearman se calcula convirtiendo las variables e en variables clasificadas e , y luego calculando la correlación de Pearson entre las variables clasificadas:XiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i Sin embargo, el artículo continúa que si no hay vínculos entre las variables e , la fórmula anterior es …

14 correlation  proof  spearman-rho 

Recientemente me he encontrado con la distribución bivariada de Poisson, pero estoy un poco confundido sobre cómo se puede derivar. La distribución está dada por: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} De lo que puedo deducir, el término θ0θ0\theta_{0} es una medida de correlación entre XXX …

13 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Aparentemente, es el caso de que si , entoncesXi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} He visto artículos sobre formas cuadráticas arbitrarias, que siempre resultan en horribles expresiones de chi-cuadrado no central. La simple relación anterior no me parece nada obvia, así que (si es cierto) ¿alguien …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

En Elementos de aprendizaje estadístico , se presenta un problema para resaltar problemas con k-nn en espacios de alta dimensión. Hay puntos de datos que están distribuidos uniformemente en una bola de unidad -dimensional.NNNppp La distancia media desde el origen hasta el punto de datos más cercano viene dada por …

11 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

¿Cómo puede probar que las ecuaciones normales: tienen una o más soluciones sin la suposición de que X es invertible?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Mi única suposición es que tiene algo que ver con el inverso generalizado, pero estoy totalmente perdido.

11 regression  proof 

Actualmente atascado en esto, sé que probablemente debería usar la desviación media de la distribución binomial, pero no puedo entenderlo.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

He visto dos representaciones diferentes del estimador de regresión cuantil que son Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi&lt;x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi&lt;xi′βn(1−q)∣yi−xi′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid y Q ( βq) = ∑i = 1norteρq( yyo- x′yoβq) ,ρq( u ) = uyo( q- 1 ( uyo&lt; …

10 proof  quantile-regression  equivalence 

Cuando las noticias hablan de cosas "estadísticamente probadas", ¿están usando correctamente un concepto de estadística bien definido, mal o simplemente usando un oxímoron? Me imagino que una 'prueba estadística' no es realmente algo realizado para probar una hipótesis, ni una prueba matemática, sino más bien una 'prueba estadística'.

10 inference  proof