Dopo aver visto i video su YouTube, mi sento come se non potessi davvero definire quale inferenza variazionale. Posso seguire le procedure mentre guardo le lezioni video a riguardo. Ma difficile definire cosa sia veramente. Spero di sentirlo.
Esistono prove che il CLT non utilizza funzioni caratteristiche, un metodo più semplice? Forse i metodi di Tikhomirov o Stein? Qualcosa di autonomo che puoi spiegare a uno studente universitario (primo anno di matematica o fisica) e richiede meno di una pagina?
Sto leggendo il libro di Larry Wasserman, All of Statistics , e attualmente sui valori p (pagina 187). Vorrei prima introdurre alcune definizioni (cito): Definizione 1 La funzione di potenza di un test con regione di rifiuto è definita da La dimensione di un test è definita come Si dice …
Ho generato un diagramma qq usando il seguente codice. So che la trama qq viene utilizzata per verificare se i dati sono distribuiti normalmente o meno. La mia domanda è: cosa indicano le etichette degli assi xey nel grafico qq e qual è il valore di quel quadrato r che …
Stavo leggendo il libro The Identification Problem In Econometrics di Franklin M. Fisher, ed ero confuso dalla parte che dimostra l'identificazione visualizzando la funzione di verosimiglianza. Il problema potrebbe essere semplificato come: Per una regressione , dove , e sono i parametri. Supponiamo che abbia un coefficiente uguale a unità. …
Sembra che la distribuzione binomiale sia molto simile nella forma alla distribuzione beta e che posso ri-parametrizzare le costanti su entrambi i pdf per farli sembrare uguali. Quindi, perché abbiamo bisogno della distribuzione beta? È per uno scopo specifico? Grazie!
Un promemoria storico nelle statistiche è "la non correlazione non implica l'indipendenza". Di solito questo promemoria è integrato dall'affermazione psicologicamente calmante (e scientificamente corretta) "quando, tuttavia, le due variabili sono normalmente distribuite congiuntamente , allora l'incorrelazione implica indipendenza". Posso aumentare il numero di felici eccezioni da una a due: quando …
Data una sequenza di variabili casuali iid, diciamo per , sto cercando di limitare il numero previsto di volte la media empirica supererà un valore, , mentre continuiamo a disegnare campioni, ovvero: i = 1 , 2 , . . . , n 1Xi∈[0,1]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]i=1,2,...,ni=1,2,...,ni = 1,2,...,nc≥0T d e …
Non sono sicuro che questo sia appropriato per questo sito, ma sto iniziando il mio MSE in informatica (BS in matematica applicata) e voglio avere una solida base nell'apprendimento automatico (molto probabilmente perseguirò un dottorato di ricerca). Uno dei miei interessi secondari sono le reti neurali. Qual è un buon …
In precedenza avevo appreso delle distribuzioni di campionamento che davano risultati che erano per lo stimatore, in termini di parametro sconosciuto. Ad esempio, per le distribuzioni di campionamento di e nel modello di regressione lineare β 1Yi=βo+β1Xi+εiβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal …
Attualmente sto studiando per le mie finali in statistiche di base per il mio scapolo ECE. Mentre penso di avere la matematica per lo più giù, mi manca la comprensione intuitiva del significato reale dei numeri (Preambolo: userò un linguaggio piuttosto sciatto). So che E [X] è la "media ponderata" …
Qualcuno può spiegarmi il concetto di distanza di Mahalanobis? Ad esempio, qual è la distanza di Mahalanobis tra due punti xey, e soprattutto, come viene interpretata per il riconoscimento di schemi?
Diciamo che a un imprenditore (o al marketing o a chiunque capisca un diagramma a dispersione) viene mostrato un diagramma a dispersione di due variabili: numero di annunci pubblicitari vs numero di vendite di prodotti al mese negli ultimi 5 anni (o un'altra scala temporale in modo che tu avere …
Come si può valutare l'aspettativa del normale CDF quadrato in forma chiusa? E [ Φ ( a Z+ b )2] = ∫∞- ∞Φ ( a z+ b )2ϕ ( z)dzE[Φ(aZ+b)2]=∫−∞∞Φ(az+b)2ϕ(z)dz\mathbb{E}\left[\Phi\left(aZ+b\right)^{2}\right] = \int_{-\infty}^{\infty}\Phi\left(az+b\right)^{2}\phi(z)\,dz Qui, , sono numeri reali, e e sono le funzioni di densità e distribuzione di una normale variabile …
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