Perguntas com a marcação «self-study»

Após a centralização, as duas medidas x e −x podem ser consideradas observações independentes de uma distribuição de Cauchy com função de densidade de probabilidade: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ Mostre que se o MLE de θ é 0, mas se x 2 &gt; …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

É "aceitável" adicionar uma linha vertical a um histograma para visualizar o valor médio? Parece bom para mim, mas nunca vi isso em livros didáticos e coisas do gênero, então estou me perguntando se há algum tipo de convenção para não fazer isso? O gráfico é para um trabalho final, …

13 self-study  data-visualization  mean  histogram 

Em Econometria na maior parte inofensiva: o companheiro de um empirista (Angrist e Pischke, 2009: página 209), li o seguinte: (...) De fato, o 2SLS recém-identificado (digamos, o estimador simples de Wald) é aproximadamente imparcial . Isso é difícil de mostrar formalmente porque o 2SLS recém-identificado não tem momentos (ou …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

Estou fazendo o curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng e não consegui obter a resposta correta para essa pergunta após várias tentativas. Por favor, ajude a resolver isso, embora eu tenha passado pelo nível. Suponha que alunos tenham participado de alguma aula e a turma tenha um exame …

13 machine-learning  self-study  normalization 

Fiz essa pergunta com (n,k)=(400,220)(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) em uma entrevista. Existe uma resposta "correta"? Suponha que os lançamentos sejam iid e a probabilidade de cabeças é p=0.5p=0.5p=0.5 . A distribuição do número de cabeças em 400 lançamentos deve ser próxima de Normal (200, 10 ^ 2), de modo …

13 probability  hypothesis-testing  self-study  prior 

Os graus de liberdade em uma regressão múltipla são iguais a , onde é o número de variáveis.N−k−1N−k−1N-k-1kkk Faz kkk incluem a variável de resposta (isto é, YYY )? Por exemplo, no modelo Y=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2 , então k=3k=3k = 3 (ou seja, 1 df cada …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Minha pergunta vem do seguinte fato. Eu tenho lido posts, blogs, palestras e livros sobre aprendizado de máquina. Minha impressão é que os profissionais de aprendizado de máquina parecem indiferentes a muitas coisas com as quais os estatísticos / econométricos se preocupam. Em particular, os profissionais de aprendizado de máquina …

13 machine-learning  self-study  inference 

Eu sei que para a variável contínua P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 . Mas não consigo visualizar que, se P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 , existe um número infinito de possíveis xxx 's. E também por que suas probabilidades ficam infinitamente pequenas?

13 probability  self-study  references  continuous-data 

XXX eYYY são independentemente distribuídos variáveis aleatórias ondeX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)} eY∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right). Qual é a distribuição deZ=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X ? A densidade conjunta de (X,Y)(X,Y)(X,Y) é dada por fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|

12 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

Estou ouvindo essas palavras cada vez mais enquanto estudo o aprendizado de máquina. De fato, algumas pessoas ganharam a medalha Fields trabalhando em regularidades de equações. Então, acho que esse é um termo que se estende da física estatística / matemática ao aprendizado de máquina. Naturalmente, várias pessoas que perguntei …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

Seja uma amostra aleatória da distribuição uniforme em , onde . Seja e as estatísticas de pedidos maiores e menores. Mostre que a estatística é uma estatística suficiente em conjunto para o parâmetro . X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n)(a,b)(a,b)(a,b)a&lt;ba&lt;ba < bY1Y1Y_1YnYnY_n(Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n)θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b) Não é problema para mim …

12 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

Se XXX é discreto e é uma variável aleatória contínua, o que podemos dizer sobre a distribuição de ? É contínuo ou é misturado?YYYX+YX+YX+Y E o produto ?XYXYXY

12 self-study  distributions  random-variable 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 4 anos . Eu tenho esse problema em que devo encontrar o pdf de . Tudo o que …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

Estou estudando reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina e me deparei com a seguinte pergunta. Considere um problema de classificação de duas classes com igual probabilidade de classe anterior P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} e a distribuição de instâncias em cada classe dada por p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Como posso resolver isso? Eu preciso de equações intermediárias. Talvez a resposta seja - t f ( x )−tf(x)-tf(x) . dd t [∫ ∞ t xf(x)d x ]ddt[∫∞txf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f ( x )f(x)f(x) é a função de densidade de probabilidade. Ou seja, lim x → …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics