Preguntas etiquetadas con self-study

¿Es cierto que bajo los supuestos de Gauss Markov el método de mínimos cuadrados ordinarios proporciona estimadores eficientes e imparciales? Entonces: mi( ut) = 0mi(tut)=0 0E(u_t)=0 para todottt mi( uttus) = σ2mi(tuttus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 parat = st=st=s mi( uttus) = 0mi(tuttus)=0 0E(u_tu_s)=0 parat ≠ st≠st\neq s donde son los residuos.tutuu

9 regression  self-study  least-squares 

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Estoy leyendo un texto, "Estadística matemática y análisis de datos" de John Rice. Estamos interesados en que se aproxima al valor esperado y la varianza de la variable aleatoria . Podemos calcular el valor esperado y la varianza de la variable aleatoria y conocemos la relación . Por lo tanto, …

9 self-study  mathematical-statistics  error 

Estoy tratando de resolver un problema para la regresión de ángulo mínimo (LAR). Este es un problema 3.23 en la página 97 de Hastie et al., Elementos de aprendizaje estadístico, 2do. ed. (5ª impresión) . Considere un problema de regresión con todas las variables y respuestas que tengan media cero …

9 regression  machine-learning  correlation  self-study 

Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …

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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 

Si dos clases y tienen una distribución normal con parámetros conocidos ( , como sus medias y , son sus covarianzas) ¿cómo podemos calcular error del clasificador de Bayes para ellos?w1w1w_1w2w2w_2METRO1METRO1M_1METRO2METRO2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 Supongamos también que las variables están en el espacio N-dimensional. Nota: Una copia de esta pregunta también está disponible …

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¿Cómo muestra que el punto de los promedios (x, y) se encuentra en la línea de regresión estimada?

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Mientras aprendía a calcular las matrices de covarianza y correlación y sus inversas en VB y T-SQL hace unos años, aprendí que las diversas entradas tienen propiedades interesantes que pueden hacerlas útiles en los escenarios correctos de minería de datos. Un ejemplo obvio es la presencia de variaciones en las …

9 self-study  covariance  covariance-matrix  correlation-matrix  determinant 

Ahora mismo estoy aprendiendo sobre teoría de modelos lineales, y una cosa que me sorprende es que, aunque E[Y]E[Y]\mathbb{E}[\mathbf{Y}] se define para un vector aleatorio Y=⎡⎣⎢⎢⎢⎢y1y2⋮yn⎤⎦⎥⎥⎥⎥Y=[y1y2⋮yn]\mathbf{Y} = \begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ \vdots \\ y_n\end{bmatrix}, no se mencionan más momentos además de la matriz de covarianza. La búsqueda en Google …

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El siguiente teorema proviene de la séptima edición de " Introducción a la estadística matemática " de Hogg, Craig y Mckean y se refiere a la condición necesaria y suficiente para la independencia de dos formas cuadráticas de variables normales. Este es un extracto bastante largo, pero agradecería algo de …

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Estoy estudiando 'Introducción al aprendizaje estadístico' de James, Witten, Hastie, Tibshirani. En la página 139 de su libro, comenzaron introduciendo el Teorema de Bayes . no es una constante matemática, pero denota la probabilidad previa. Nada es extraño en esta ecuación.pk(X)=P(Y=k|X=x)=πkfk(x)∑kl=1πlfl(x)pk(X)=P(Y=k|X=x)=πkfk(x)∑l=1kπlfl(x)p_k(X)=P(Y=k|X=x) = \dfrac{\pi_kf_k(x)}{\sum_{l=1}^k \pi_l f_l(x)}ππ\pi El libro afirma que quiere …

9 self-study  classification 

Suponga el siguiente modelo de regresión bivariado: yyo= βXyo+tuyo,yyo=βXyo+tuyo, y_i = \beta x_i + u_i, dónde tuyotuyou_i es iid norte( 0 ,σ2= 9 )norte(0 0,σ2=9 9)N(0, \sigma^2 = 9) para i = 1 , ... , nyo=1,...,nortei = 1,\ldots, n. Suponga un previo informativo , entonces se puede demostrar que …

9 probability  self-study  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

Recientemente comencé a estudiar inferencia estadística. He estado trabajando en varios problemas y este me tiene completamente perplejo. Sea una muestra aleatoria de una distribución discreta que asigna con probabilidad los valores , donde es un número entero. Demuestre que no existe una estadística completa suficiente.X1, ... ,XnorteX1,…,XnX_1,\dots,X_n1313\frac{1}{3}θ - 1 …

9 self-study  mathematical-statistics  inference  discrete-data 

Se arroja una moneda 900 veces y las cabezas aparecieron 490 veces. ¿El resultado apoya la hipótesis de que la moneda es imparcial?

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