Preguntas etiquetadas con self-study

Un ejercicio de rutina de un libro de texto, curso o examen utilizado para una clase o autoaprendizaje. La política de esta comunidad es "proporcionar consejos útiles" para tales preguntas en lugar de respuestas completas.

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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 



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¿Qué son estadísticas completas suficientes?
¿Tengo problemas para entender estadísticas suficientes y completas? Sea una estadística suficiente.T= Σ xyoT=ΣxiT=\Sigma x_i Si con probabilidad 1, para alguna función g , entonces es una estadística completa suficiente.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Pero ¿qué significa esto? He visto ejemplos de uniformes y Bernoulli (página 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), pero no es intuitivo, me …

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Integrales aproximadas usando simulación Monte Carlo en R
¿Cómo aproximado la siguiente integral usando la simulación MC? ∫1- 1∫1- 1El | x-yEl |d xd y∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y ¡Gracias! Editar (Algún contexto): estoy tratando de aprender a usar la simulación para aproximar integrales, y estoy haciendo algo de práctica cuando me encontré con algunas dificultades. Edición …

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Mejor clasificación de incumplimiento en regresión logística
Divulgación completa: esta es la tarea. He incluido un enlace al conjunto de datos ( http://www.bertelsen.ca/R/logistic-regression.sav ) Mi objetivo es maximizar la predicción de incumplimientos de préstamos en este conjunto de datos. Todos los modelos que se me ocurrieron hasta ahora predicen> 90% de los no morosos, pero <40% de …
12 r  logistic  spss  self-study 



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Bootstrap, Monte Carlo
Me han hecho la siguiente pregunta como parte de la tarea: Diseñe e implemente un estudio de simulación para examinar el rendimiento del bootstrap para obtener intervalos de confianza del 95% en la media de una muestra univariada de datos. Su implementación puede ser en R o SAS. Los aspectos …


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¿Cómo entender que el MLE de varianza está sesgado en una distribución gaussiana?
Estoy leyendo PRML y no entiendo la imagen. ¿Podría darnos algunas pistas para comprender la imagen y por qué el MLE de la varianza en una distribución gaussiana está sesgado? fórmula 1.55: fórmula 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N x_n σ2MLE=1N∑n=1N(xn−μMLE)2σMLE2=1N∑n=1N(xn−μMLE)2 \sigma_{MLE}^2=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}(x_n-\mu_{MLE})^2


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Suma limitante de iid Gamma variantes
Sea una secuencia de variables aleatorias distribuidas de forma independiente e idéntica con la función de densidad de probabilidad; Muestre queX1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\ldotsf(x)={12x2e−x0if x>0;otherwise.f(x)={12x2e−xif x>0;0otherwise. f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{2}x^2 e^{-x} & \mbox{if $x>0$};\\ 0 & \mbox{otherwise}.\end{array} \right. limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n−−√)]≥12limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n)]≥12\lim_{n\to \infty} P[X_1+X_2+\ldots+X_n\ge 3(n-\sqrt{n})] \ge \frac{1}{2} Lo que intenté A primera vista, pensé que …

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