Perguntas com a marcação «proof»

Na regressão linear, encontrei um resultado agradável que, se encaixarmos no modelo E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, então, se padronizarmos e centralizarmos os dados , e ,X 1 X 2YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. Isso me parece uma versão de 2 variáveis …

9 regression  linear-model  r-squared  proof 

Eu tinha uma tarefa de casa para expressar a distribuição binomial negativa como uma família exponencial de distribuições, uma vez que o parâmetro de dispersão era uma constante conhecida. Isso foi bastante fácil, mas eu me perguntava por que eles exigiriam que mantivéssemos esse parâmetro fixo. Eu descobri que não …

9 self-study  mathematical-statistics  negative-binomial  proof  exponential-family 

Como você mostra que o ponto das médias (x, y) está na linha de regressão estimada?

9 distributions  regression  proof  self-study 

Exercício: Há um dado de 6 lados justo e uma moeda tendenciosa que tem probabilidade p> 0 de subir cabeças em cada lançamento. O dado é rolado infinitamente com frequência, e sempre que você rola um 6, você joga a moeda. Prove que, com a probabilidade 1, você joga "cabeças" …

8 probability  self-study  proof  theory 

Assumindo que existem um instrumento binário ZiZiZ_i que pode ser utilizado para estimar o efeito da variável endógena DiDiD_i sobre o resultado YiYiY_i . Suponha que o instrumento tenha um primeiro estágio significativo, seja designado aleatoriamente, atenda à restrição de exclusão e atenda à monotonicidade, conforme descrito em Angrist e …

8 mathematical-statistics  econometrics  proof  instrumental-variables 

Eu li essa afirmação muitas vezes, mas nunca me deparei com uma prova. Eu gostaria de tentar produzir um, mas não tenho certeza de qual notação usar. Alguém pode me ajudar com isso?

8 mathematical-statistics  random-forest  unbiased-estimator  proof 

Eu tenho um parâmetro que fica entre . Digamos que eu possa executar um experimento e obter , em que é um gaussiano padrão. O que eu preciso é de uma estimativa de que seja 1) imparcial 2) quase certamente limitada. O requisito (2) é crucial para mim.θθ\thetaθ = θ …

8 estimation  mathematical-statistics  unbiased-estimator  proof