Perguntas com a marcação «self-study»

Um exercício de rotina de um livro, curso ou teste usado para uma aula ou auto-estudo. A política desta comunidade é "fornecer dicas úteis" para essas perguntas, em vez de respostas completas.

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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Alguém pode esclarecer o conceito de uma "soma de variáveis ​​aleatórias"
Na minha classe de probabilidade, os termos "somas de variáveis ​​aleatórias" são constantemente usados. No entanto, estou preso no que exatamente isso significa? Estamos falando da soma de várias realizações de uma variável aleatória? Se sim, isso não soma um único número? Como uma soma de realizações de variáveis ​​aleatórias …
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Suponha . Mostrar
Qual é a maneira mais fácil de ver se a afirmação a seguir é verdadeira? Suponha . Mostre .Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1)∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) Observe que .Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Por X∼Exp(β)X∼Exp(β)X \sim \text{Exp}(\beta) , isso significa que fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}f_{X}(x) = \dfrac{1}{\beta}e^{-x/\beta} \cdot \mathbf{1}_{\{x …
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Método do segundo momento, movimento browniano?
Deixe- BtBtB_t ser um movimento browniano padrão. Seja Ej,nEj,nE_{j, n} denotar o evento {Bt=0 for some j−12n≤t≤j2n},{Bt=0 for some j−12n≤t≤j2n},\left\{B_t = 0 \text{ for some }{{j-1}\over{2^n}} \le t \le {j\over{2^n}}\right\},e deixeKn=∑j=2n+122n1Ej,n,Kn=∑j=2n+122n1Ej,n,K_n = \sum_{j = 2^n + 1}^{2^{2n}} 1_{E_{j,n}},que111indica a função do indicador. Existeρ>0ρ>0\rho > 0tal que paraP{Kn≥ρ2n}≥ρP{Kn≥ρ2n}≥ρ\mathbb{P}\{K_n \ge \rho2^{n}\} \ge …
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Prova da fórmula LOOCV
De Uma Introdução à Aprendizagem Estatística de James et al., A estimativa de validação cruzada de saída única (LOOCV) é definida por que .cv( N )= 1n∑i = 1nMSEEucv(n)=1n∑Eu=1nMSEEu\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEEu= ( yEu- y^Eu)2MSEEu=(yEu-y^Eu)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 Sem prova, a equação (5.2) afirma que, para mínimos quadrados ou regressão polinomial (se …
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Qual é a intuição por trás da independência de e , ?
Eu esperava que alguém pudesse propor um argumento explicando por que as variáveis ​​aleatórias e , com a distribuição normal padrão, são estatisticamente independentes. A prova desse fato decorre facilmente da técnica MGF, mas acho extremamente contra-intuitiva.Y1=X2−X1Y1=X2−X1Y_1=X_2-X_1Y2=X1+X2Y2=X1+X2Y_2=X_1+X_2XiXiX_i Eu apreciaria, portanto, a intuição aqui, se houver. Agradeço antecipadamente. EDIT : Os …
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