Estatísticas e Big Data

Perguntas e respostas para pessoas interessadas em estatística, aprendizado de máquina, análise de dados, mineração de dados e visualização de dados






1
Ligação entre função geradora de momento e função característica
Estou tentando entender o vínculo entre a função geradora de momento e a função característica. A função geradora de momento é definida como: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Usando a expansão em série de , Posso encontrar todos …


1
Coeficiente negativo na regressão logística ordenada
Suponha que tenhamos a resposta ordinal e um conjunto de variáveis que pensamos irá explicar . Em seguida, fazemos uma regressão logística ordenada de (matriz de projeto) em (resposta).y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\}X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy Suponha que o coeficiente estimado de , chame-o , na regressão logística ordenada …

1
Construção da distribuição Dirichlet com distribuição Gamma
Seja X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} variáveis ​​aleatórias mutuamente independentes, cada uma com uma distribuição gama com os parâmetros αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 mostre que Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,k, tem uma distribuição conjunta comoDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) PDF conjunto de (X1,…,Xk+1)=e−∑k+1i=1xixα1−11…xαk+1−1k+1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X1,…,Xk+1)=e−∑i=1k+1xix1α1−1…xk+1αk+1−1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X_1,\dots,X_{k+1})=\frac{e^{-\sum_{i=1}^{k+1}x_i}x_1^{\alpha_1-1}\dots x_{k+1}^{\alpha_{k+1}-1}}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\dots \Gamma(\alpha_{k+1})} Então, para encontrar pdf conjunto de(Y1,…,Yk+1)(Y1,…,Yk+1)(Y_1,\dots,Y_{k+1})não consigo encontrar jacobiano, ou seja,J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(\frac{x_1,\dots,x_{k+1}}{y_1,\dots,y_{k+1}})

3
Como o erro padrão funciona?
Eu estive examinando o funcionamento interno do erro padrão recentemente e me vi incapaz de entender como ele funciona. Meu entendimento do erro padrão é que é o desvio padrão da distribuição das médias amostrais. Minhas perguntas são: • como sabemos que o erro padrão é o desvio padrão da …


2
Retrotransformação dos coeficientes de regressão
Estou fazendo uma regressão linear com uma variável dependente transformada. A transformação a seguir foi feita para que a suposição de normalidade dos resíduos se mantivesse. A variável dependente não transformada foi inclinada negativamente e a transformação a seguir tornou-a quase normal: Y=50−Yorig−−−−−−−−√Y=50−YorigY=\sqrt{50-Y_{orig}} onde é a variável dependente na escala …




Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.