Perguntas com a marcação «convergence»

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

A função de covariância de Matérn converge para a função de covariância exponencial ao quadrado. Muitas fontes, entre elas o livro GPML e a Wikipedia , afirmam esse resultado. Nenhum deles fornece detalhes. Estou procurando referências que forneçam detalhes e uma prova. Em particular, me pergunto sobre o tipo de …

8 mathematical-statistics  covariance  convergence  gaussian-process  rbf-kernel 

Meu professor afirmou que tem uma distribuição normal. A alegação foi feita com base no Teorema do Limite Central: como p \ to \ infty , temos um Normal (p \ mu, p ^ 2 \ sigma ^ 2) . Não vejo como isso é válido nem verdadeiro, pois essa …

7 normal-distribution  chi-squared  convergence  central-limit-theorem 

É claro para mim, pela inspeção, que se corrigirmos (assim, fixar a média) e deixar , a distribuição Beta se aproxima de um Bernoulli ( ) distribuição.β=1−μμαβ=1−μμα\beta = \frac{1-\mu}{\mu} \alphaα→0α→0\alpha \rightarrow 0μμ\mu Por exemplo: par(mfrow = c(1, 2), oma = c(0, 0, 1.5, 0)) xx = seq(0, 1, length.out = …

7 convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution 

O seguinte lema pode ser encontrado na Econometria de Hayashi : Lema 2.1 (convergência na distribuição e nos momentos): Seja o ésimo momento de e onde \ alpha_ {s} é finito (ou seja, um número real). Então:αsnαsn\alpha_{sn}sssznznz_{n}limn→∞αsn=αslimn→∞αsn=αs\lim_{n\to\infty}\alpha_{sn}=\alpha_{s}αsαs\alpha_{s} " zn→dzzn→dzz_{n} \to_{d} z " ⟹⟹\implies " αsαs\alpha_{s} é o sss ésimo momento …

7 distributions  econometrics  convergence  asymptotics  moments