Estatísticas e Big Data

Seja (Xn)(Xn)(X_n) uma sequência de variáveis ​​aleatórias iid N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1) . Defina S0=0S0=0S_0=0 e Sn=∑nk=1XkSn=∑k=1nXkS_n=\sum_{k=1}^n X_k para n≥1n≥1n\geq 1 . Encontre a distribuição limitadora de 1n∑k=1n|Sk−1|(X2k−1)1n∑k=1n|Sk−1|(Xk2−1)\frac1n \sum_{k=1}^{n}|S_{k-1}|(X_k^2 - 1) Esse problema é de um livro de problemas sobre Teoria da Probabilidade, no capítulo sobre o Teorema do Limite Central. Como …

8 self-study  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem 

Estou confuso sobre a maneira correta de escrever a rede elástica. Depois de ler alguns trabalhos de pesquisa, parece haver três formas 1)exp{ - λ1| βk| - λ2β2k}exp⁡{-λ1|βk|-λ2βk2}\exp\{-\lambda_1|\beta_k|-\lambda_2\beta_k^2\} 2)exp{ - ( λ1| βk| + λ2β2k)σ2√}exp⁡{-(λ1|βk|+λ2βk2)σ2}\exp\{-\frac{(\lambda_1|\beta_k|+\lambda_2\beta_k^2)}{\sqrt{\sigma^2}}\} 3)exp{ - ( λ1| βk| + λ2β2k)2 σ2}exp⁡{-(λ1|βk|+λ2βk2)2σ2}\exp\{-\frac{(\lambda_1|\beta_k|+\lambda_2\beta_k^2)}{2\sigma^2}\} Eu simplesmente não entendo a maneira correta …

8 bayesian  mathematical-statistics  gibbs  elastic-net 

Eu sei que transformações lineares de séries temporais decorrentes de processos estacionários (fracamente) também são estacionárias. Isso é verdade, no entanto, para uma transformação de uma série, usando também o valor absoluto de cada elemento? Em outras palavras, se está estacionário, então estacionário?{xi,i∈N}{xi,i∈N}\{x_i,i\in\mathbb{N}\}{|xi|,i∈N}{|xi|,i∈N}\{|x_i|,i\in\mathbb{N}\}

8 time-series  data-transformation  stationarity 

Estou um pouco confuso sobre quando você deve ou não adicionar termos polinomiais a um modelo de regressão linear múltipla. Eu sei que polinômios são usados ​​para capturar a curvatura nos dados, mas sempre parece estar na forma de: y= x1+ x2+ x21+ x22+ x1x2+ cy=x1+x2+x12+x22+x1x2+cy = x_1 + x_2 …

8 regression  multiple-regression  polynomial 

Então, aqui estou estudando modelos lineares generalizados. Sei que essa pergunta é bastante ingênua e simples, mas não sei exatamente por que a função canônica do link é tão útil. Alguém poderia me fornecer uma intuição sobre esse problema?

8 regression  mathematical-statistics  generalized-linear-model  intuition  link-function 

Estou tentando entender a intuição por trás do bootstrap selvagem. O que ele está realmente fazendo? Eu preciso ser capaz de entender o que está tentando fazer em comparação com uma regressão convencional. Meus dados têm heterocedasticidade e o método que utilizo faz 5000 repetições. Como ele gera 5000 dados …

8 regression  bootstrap  intuition 

Atualização (25-06-2019): alterar o título de "Os modelos MA não invertíveis fazem sentido?" para distingui-lo da pergunta 333802 . Ao revisar os modelos MA ( ), me deparei com esses slides (Alonso e Garcia-Martos, 2012). Os autores afirmam que, embora todos os processos de MA sejam estacionários, se não forem …

8 time-series  moving-average 

Ajudo um colega a inicializar um modelo de efeitos mistos de meta-análise usando a estrutura do pacote metafor R da autoria de @Wolfgang. Interessante e preocupante, para um dos coeficientes do modelo, recebo uma distribuição bimodal durante a inicialização (consulte o painel inferior direito da figura abaixo). Eu acho que …

8 r  mixed-model  bootstrap  meta-analysis  bimodal 

Abaixo está um histograma de alguns dados, os compartimentos são inteiros e os outros parâmetros são irrelevantes. Como você pode ver, parece haver duas distribuições normais separadas, mas sobrepostas, para números ímpares e pares. A probabilidade de ser um número par é 1/3, da mesma forma 2/3 para um número …

8 distributions  normal-distribution  pdf  terminology  histogram 

Minha pergunta é bastante simples: sejam e duas variáveis ​​aleatórias uniformes não correlacionadas em . Eles são independentes?XXXYYY[−1,1][−1,1][-1,1] Fiquei com a impressão de que duas variáveis ​​aleatórias não correlacionadas são necessariamente necessariamente independentes se sua distribuição conjunta for normal. No entanto, não posso inventar um contraexemplo para refutar a afirmação …

8 correlation  independence  uniform 

Suponha X = ( X1, . . . , Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n) ~ você( θ , 2 θ )U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta) , onde θ ∈ R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ . Como se calcula a expectativa condicional de E[ X1| X( 1 ),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}] , onde X( 1 )X(1)X_{(1)} e X(n)X(n)X_{(n)} são as estatísticas …

8 mathematical-statistics  expected-value  uniform  conditional-expectation  order-statistics 

Não entendo qual é o objetivo da árvore de decisão? Do jeito que eu vejo, é uma série de if-else. Por que não uso apenas if-else em vez de usar uma árvore de decisão? É porque diminui a complexidade do meu código? Eu ainda sou poupado do cálculo da entropia …

8 machine-learning 

A questão: Xn→dXXn→dXX_n\stackrel{d}{\rightarrow}X eYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YY_n\stackrel{d}{\rightarrow}Y \stackrel{?}{\implies} X_n+Y_n\stackrel{d}{\rightarrow}X+Y Eu sei que isso não se aplica em geral; O teorema de Slutsky só se aplica quando uma ou ambas as convergências estão em probabilidade. No entanto, existem casos em que isso ocorre ? Por exemplo, se as seqüências e forem independentes.XnXnX_nYnYnY_n

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A função logística possui uma faixa de saída de 0 a 1 e a inclinação assintótica é zero em ambos os lados. O que é uma alternativa a uma função logística que não fica completamente achatada em seus fins? Quais declives assintóticos estão se aproximando de zero, mas não de …

8 sigmoid-curve 

Sei que essa é uma pergunta boba, pois conheço a teoria das variáveis ​​instrumentais e a regressão em dois estágios. Ainda assim, nunca vi uma resposta clara para o seguinte: suponha que você tenha endogeneidade devido à variável não observada correlacionada com um dos regressores iniciais. A maneira típica de …

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