Perguntas com a marcação «proof»

A fórmula para variação da computação possui no denominador:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Eu sempre me perguntei o porquê. No entanto, ler e assistir a alguns bons vídeos sobre "por que" é, ao que parece, é um bom estimador imparcial da variação da população. Enquanto subestima e superestima …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

Estou tendo problemas para derivar a fórmula de divergência KL assumindo duas distribuições normais multivariadas. Eu já fiz o caso univariado com bastante facilidade. No entanto, já faz um bom tempo desde que obtive estatísticas de matemática, por isso estou tendo alguns problemas para estendê-la ao caso multivariado. Tenho certeza …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

Como afirma a pergunta - É possível provar a hipótese nula? Do meu entendimento (limitado) da hipótese, a resposta é não, mas não posso apresentar uma explicação rigorosa para ela. A pergunta tem uma resposta definitiva?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Eu tenho um problema com a prova de E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈arg⁡ming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] que muito provavelmente revelam um mal-entendido mais profundo de expectativas e expectativas condicionais. A prova que eu conheço é a seguinte (outra versão dessa prova pode ser encontrada aqui ) ===argming( X)E[ ( Y- g( …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

O texto de Wackerly et al. Afirma esse teorema "Let e denotam as funções geradoras de momento das variáveis ​​aleatórias X e Y, respectivamente. Se ambas as funções geradoras de momento existem e para todos os valores de t, X e Y têm a mesma distribuição de probabilidade ". sem …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

Retirado de Grimmet e Stirzaker : Mostre que não pode ser o caso de U = X + Y, emU=X+YU=X+Y que é uniformemente distribuído em [0,1] e e são independentes e distribuídos de forma idêntica. Você não deve assumir que X e Y são variáveis ​​contínuas.UUUXXXYYY Uma prova simples por …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

Na wikipedia , a correlação de classificação de Spearman é calculada convertendo as variáveis e nas variáveis ​​classificadas e e calculando a correlação de Pearson entre as variáveis ​​classificadas:XiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i No entanto, o artigo continua afirmando que, se não houver vínculos entre as variáveis e , a fórmula acima será equivalente …

14 correlation  proof  spearman-rho 

Encontrei recentemente a distribuição bivariada de Poisson, mas estou um pouco confusa sobre como ela pode ser derivada. A distribuição é dada por: P( X= x , Y= y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} Pelo que pude entender , o termo \ theta_ {0}θ0θ0\theta_{0} é uma …

13 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Aparentemente, é o caso em que se Xi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) , então X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Já vi artigos sobre formas quadráticas arbitrárias, que sempre resultam em horríveis expressões qui-quadrado não centrais. O simples relacionamento acima não parece óbvio para mim, então (se é verdade!) Alguém tem …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

Em Elements of Statistical Learning , um problema é introduzido para destacar problemas com k-nn em espaços de alta dimensão. Existem pontos de dados que são distribuídos uniformemente em uma esfera unitária dimensional.NNNppp A distância média da origem ao ponto de dados mais próximo é dada pela expressão: d(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N) = …

11 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

Como você pode provar que as equações normais: têm uma ou mais soluções sem a suposição de que X é invertível?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Meu único palpite é que isso tem algo a ver com inverso generalizado, mas estou totalmente perdido.

11 regression  proof 

Atualmente preso a isso, eu sei que provavelmente deveria usar o desvio médio da distribuição binomial, mas não consigo descobrir.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

Eu vi duas representações diferentes do estimador de regressão quantil que são Q ( βq) = ∑i : yEu≥ x′Euβnq∣yEu-x′Euβq∣ + ∑i : yEu&lt; x′Euβn( 1- q) ∣YEu-x′Euβq∣Q(βq)=∑Eu:yEu≥xEu′βnq∣yEu-xEu′βq∣+∑Eu:yEu&lt;xEu′βn(1 1-q)∣yEu-xEu′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid e Q ( …

10 proof  quantile-regression  equivalence 

Quando as notícias falam sobre coisas que foram 'provadas estatisticamente', elas estão usando um conceito bem definido de estatística corretamente, usando errado ou apenas usando um oxímoro? Imagino que uma "prova estatística" não seja realmente algo realizado para provar uma hipótese, nem uma prova matemática, mas mais um "teste estatístico".

10 inference  proof