Perguntas com a marcação «quadratic-form»

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 

Vamos xx\mathbf{x} ser um vector aleatório tirado a partir de PPP . Considere uma amostra {xi}ni=1∼i.i.d.P{xi}i=1n∼i.i.d.P\{ \mathbf{x}_i \}_{i=1}^n \stackrel{i.i.d.}{\sim} P . Definir x¯n:=1n∑ni=1xix¯n:=1n∑i=1nxi\bar{\mathbf{x}}_n := \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \mathbf{x}_i, e C :=1C^:=1n∑ni=1(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤C^:=1n∑i=1n(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤\hat{C} := \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (\mathbf{x}_i - \bar{\mathbf{x}}_n) (\mathbf{x}_i - \bar{\mathbf{x}}_n)^\top. Vamose.μ:=Ex∼P[x]μ:=Ex∼P[x]\boldsymbol{\mu} := \mathbb{E}_{\mathbf{x}\sim P}[\mathbf{x}]C:=covx∼P[x,x]C:=covx∼P[x,x]C:=\mathrm{cov}_{\mathbf{x} \sim P}[\mathbf{x}, \mathbf{x}] Pelo teorema do limite …

11 normality-assumption  central-limit-theorem  asymptotics  quadratic-form 

Estou tentando executar uma regressão de laço, que tem a seguinte forma: Minimizar em( Y - X w ) ′ ( Y - X w ) + λwww(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 Dado a , fui aconselhado a encontrar o ideal com a ajuda da programação quadrática, …

11 regression  lasso  quadratic-form 

O teorema a seguir vem da 7ª edição da " Introdução à estatística matemática ", de Hogg, Craig e Mckean, e trata da condição necessária e suficiente para a independência de duas formas quadráticas de variáveis ​​normais. Este é um extrato bastante longo, mas o que eu gostaria de receber …

9 self-study  mathematical-statistics  quadratic-form 

Ao adicionar um preditor numérico com preditores categóricos e suas interações, geralmente é considerado necessário centralizar as variáveis ​​em 0 antes. O raciocínio é que os efeitos principais são difíceis de interpretar, pois são avaliados com o preditor numérico em 0. Minha pergunta agora é como centralizar se não se …

9 centering  quadratic-form