Estou lendo o teorema de Guass-Markov na wikipedia e esperava que alguém pudesse me ajudar a descobrir o ponto principal do teorema. Assumimos um modelo linear, em forma de matriz, é dado por: e nós estamos olhando para o azul, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De acordo com...
Estou tentando aprender um modelo de regressão linear. No entanto, tenho alguma confusão relacionada à normalização dos dados. Normalizei os recursos / preditores para zero média e variação de unidade. Preciso fazer o mesmo para o alvo. Se sim, por
Eu gostaria de gerar dados aleatórios a partir de uma distribuição normal restrita usando R. Por exemplo, eu posso querer simular uma variável de uma distribuição normal com mean=3, sd= 2e quaisquer valores maiores que 5 são reamostrados da mesma distribuição normal. Assim, para a função geral,...
Para uma tabela 2 por 2 contingência, alguns disseram que o teste exato de Fisher usa a contagem no (1,1) célula na tabela como a estatística de teste, e sob hipótese nula, vontade tem uma distribuição hipergeométrica. X 1 , 1X1 , 1X1,1X_{1,1}X1 , 1X1,1X_{1,1} Alguns disseram que sua estatística...
Em R, se eu chamar a lm()função da seguinte maneira: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Isso me dá um modelo linear da variável resposta com var1, var2e a interação entre eles. No entanto, como exatamente interpretamos numericamente o termo de interação? A...
É verdade que, sob as premissas de Gauss Markov, o método dos mínimos quadrados ordinários fornece estimadores eficientes e imparciais? Então: tE( ut) = 0E(ut)=0E(u_t)=0 para todos osttt t = sE( utvocês) = σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 parat = st=st=s t ≠ sE( utvocês) = 0E(utus)=0E(u_tu_s)=0...
Da Wikipedia Formalmente, a correlação parcial entre XXX e YYY dado um conjunto de nnn variáveis de controle Z= { Z1, Z2, … , Zn}Z={Z1,Z2,…,Zn}Z = \{Z_1, Z_2, …, Z_n\} , escrita , é a correlação entre os resíduos RX e RY resultantes de a regressão linear de X com Z e de Y com Z ,...
Eu tenho um conjunto de treinamento com cerca de 3000 instâncias positivas e 3000 instâncias negativas. Mas meu conjunto de dados de teste é praticamente desequilibrado. O conjunto positivo possui apenas 50 instâncias e o negativo possui 1500 instâncias. Isso faz com que a precisão seja muito...
Estou usando a análise de classe latente para agrupar uma amostra de observações com base em um conjunto de variáveis binárias. Estou usando R e o pacote poLCA. No LCA, você deve especificar o número de clusters que deseja encontrar. Na prática, as pessoas geralmente executam vários modelos, cada...
Gostaria de entender esse tópico, mas aprender com os white papers e tutoriais é difícil, porque existem muitas lacunas que geralmente são preenchidas em livros didáticos. Se for importante, tenho um histórico matemático relativamente forte, como fiz meu Ph.D. em matemática aplicada (CFD para ser...
No contexto da inferência baseada em verossimilhança, vi algumas notações sobre os parâmetros de interesse que achei um pouco confusas. Por exemplo, notação como e E θ [ S ( θ ) ] .pθ( X )pθ(x)p_{\theta}(x)Eθ[ S( θ ) ]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] Qual é o significado do...
Digamos que eu esteja realizando uma análise observando uma determinada medida de saúde. Estou interessado na diferença nessa medida entre pacientes e controles e se a diferença é ou não diferente de 0. Houve estudos no passado analisando minha mesma pergunta de pesquisa e medida de saúde, mas em...
A maior parte disso é de fundo, pule para o final se você já souber o suficiente sobre as misturas de processos do Dirichlet . Suponha que eu estou modelando alguns dados como provenientes de uma mistura de processos de Dirichlet, ou seja, permita que e condicional em assumamF∼D(αH)F∼D(αH)F \sim...
Modelos penalizados podem ser usados para estimar modelos em que o número de parâmetros é igual ou até maior que o tamanho da amostra. Essa situação pode surgir em modelos log-lineares de grandes tabelas esparsas de dados categóricos ou de contagem. Nessas configurações, geralmente também é...
Estou tentando calcular a probabilidade marginal de um modelo estatístico pelos métodos de Monte Carlo: f( x ) = ∫f( x ∣ θ ) π( θ )dθf(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta A probabilidade é bem comportada - suave, côncava -, mas de alta dimensão. Eu tentei amostragem...
Eu estou tentando provar de uma parte posterior com muitos modos particularmente distantes um do outro usando o MCMC. Parece que, na maioria dos casos, apenas um desses modos contém os 95% hpd que estou procurando. Tentei implementar soluções baseadas em simulação temperada, mas isso não fornece...
Estou procurando a equação correta para calcular a covariância de amostra imparcial ponderada. As fontes da Internet são bastante raras nesse tema e todas usam equações diferentes. A equação mais provável que encontrei é esta: qj k= ∑Ni = 1WEu( ∑Ni = 1WEu)2- ∑Ni = 1W2Eu∑Ni = 1WEu( xeu j- x¯j) (...
Lendo a Wikipedia sobre análise de correlação canônica (CCA) para dois vetores aleatórios e Y , eu queria saber se a análise principal de componentes (PCA) é a mesma que CCA quando X = Y ?XXXYYYX=
Não tenho certeza se esta pergunta é totalmente apropriada aqui; caso contrário, exclua. Eu sou um estudante de graduação em economia. Para um projeto que investiga questões de seguros sociais, tenho acesso a um grande número de relatórios de casos administrativos (> 200k) que lidam com...
EDIT: Desde que fiz este post, segui com um post adicional aqui . Resumo do texto abaixo: Estou trabalhando em um modelo e tentei regressão linear, transformações de Box Cox e GAM, mas não progredi muito Usando R, Eu estou trabalhando atualmente em um modelo para prever o sucesso de jogadores...