Suponha que eu tenho parâmetros positivos para estimar e suas estimativas imparciais não produzidas pelos estimadores , ou seja, , e assim por diante.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm...
Eu estou usando usando um modelo linear generalizado gama (GLM) com um link de identidade. A variável independente é a compensação de um grupo específico. O resumo do statsmodels do Python está me dando um aviso sobre a função de vínculo de identidade ( "DomainWarning: a função de vínculo de...
Dadas duas variáveis aleatórias altamente correlacionadas XXX e YYY , gostaria de limitar a probabilidade de que a diferença | X- Y||X−Y| |X - Y| excede alguma quantidade: P( | X- Y| >K) < δP(|X−Y|>K)<δ P( |X - Y| > K) < \delta Suponha por simplicidade que: Sabe-se que o...
A Análise Bayesiana de Dados (p. 64) diz, sobre um modelo normal : uma densidade anterior vaga e sensível para e σ , assumindo independência anterior dos parâmetros de localização e escala, é uniforme em ( μ , log σ ) ou, equivalente, p ( μ , σ 2 ) ∝ ( σ 2 ) - 1 .μμ\muσσ\sigma( μ ,...
Minha pergunta é sobre classificação binária, por exemplo, separar bons clientes de clientes ruins, mas não regressão ou classificação não-binária. Nesse contexto, uma floresta aleatória é um conjunto de árvores de classificação. Para cada observação, toda árvore vota um "sim" ou "não", e o voto...
Se bem entendi, nas estatísticas bayesianas, um parâmetro é uma variável aleatória. Ao estimar o parâmetro, uma distribuição anterior é combinada com os dados para produzir uma distribuição posterior. Questão: Todos os pontos de dados (na amostra e na população) são gerados pela mesma...
Introdução Tenho participantes que tocam repetidamente superfícies contaminadas com E. coli em duas condições ( A = usando luvas, B = sem luvas). Quero saber se há uma diferença entre a quantidade de bactérias na ponta dos dedos com e sem luvas, mas também entre o número de contatos. Ambos os...
Então, eu estou tentando me ensinar redes neurais (para aplicações de regressão, não classificando imagens de gatos). Minhas primeiras experiências foram treinando uma rede para implementar um filtro FIR e uma Transformada Discreta de Fourier (treinamento em sinais "antes" e "depois"), pois essas...
Parece que estou perdendo alguma informação vital. Estou ciente de que o coeficiente de regressão logística está em log (odds), chamado de escala logit. Portanto, para interpretá-los, exp(coef)é obtido e produz OR, o odds ratio. E se β1 1= 0,012β1=0.012\beta_1 = 0.012 a interpretação é a seguinte:...
Eu sei que há mais de dois tipos de normalização. Por exemplo, 1- Transformação de dados usando um z-score ou t-score. Isso geralmente é chamado de padronização. 2- Reescalonar dados para ter valores entre 0 e 1. A questão agora se eu precisar normalizar Que tipo de normalização de dados...
Há uma afirmação de que maximizar a probabilidade é equivalente a minimizar a entropia cruzada. Existe alguma prova para esta
A função densidade de probabilidade de uma distribuição uniforme (contínua) é mostrada acima. A área sob a curva é 1 - o que faz sentido, pois a soma de todas as probabilidades em uma distribuição de probabilidade é 1. Formalmente, a função de probabilidade acima (f (x)) pode ser definida como...
Para uma dada variável aleatória (ou uma população, ou um processo estocástico), a expectativa matemática é a resposta a uma pergunta. Que previsão pontual minimiza a perda quadrada esperada? . Além disso, é a solução ideal para um jogo. Adivinhe a próxima realização de uma variável aleatória (ou...
Suponha que eu tenha um conjunto de dados de alta dimensão e queira executar a seleção de recursos. Uma maneira é treinar um modelo capaz de identificar os recursos mais importantes desse conjunto de dados e usá-lo para jogar fora os menos importantes. Na prática, eu usaria de sklearn...
Com a regressão OLS aplicada à resposta contínua, pode-se construir a equação de regressão múltipla executando sequencialmente as regressões dos resíduos em cada covariável. Minha pergunta é: existe uma maneira de fazer isso com regressão logística via resíduos de regressão logística ? Ou seja, se...
Uma função no formato tem um nome padrão? Por exemplo, é uma função linear.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a +
Seja e sejam variáveis aleatórias exponenciais independentes e identicamente distribuídas com rate . Deixe .X1X1X_1X2X2X_2λλ\lambdaS2=X1+X2S2=X1+X2S_2 = X_1 + X_2 P: Mostre que possui PDF .S2S2S_2fS2(x)=λ2xe−λx,x≥0fS2(x)=λ2xe-λx,x≥0 0f_{S_2}(x) = \lambda^2 x \text{e}^{-\lambda x},\, x\ge...
Seja um espaço de probabilidade e deixe seja um vetor aleatório. Seja a distribuição de , uma medida Borel em .( Ω , F, P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P)X: Ω → RnX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^nPX= X∗PPX=X∗PP_X = X_* PXXXRnRn\mathbb{R}^n A função característica de é a função definida para (a...
Estou tentando entender a otimização da descida do gradiente nos algoritmos de ML (aprendizado de máquina). Entendo que existe uma função de custo - em que o objetivo é minimizar o erro . Em um cenário em que os pesos estão sendo otimizados para fornecer o erro mínimo e derivadas parciais estão...
Pegue 20 pontos aleatórios em um espaço de 10.000 dimensões com cada ID de coordenada de . Divida-os em 10 pares ("casais") e adicione a média de cada par ("um filho") ao conjunto de dados. Em seguida, faça o PCA nos 30 pontos resultantes e plote PC1 vs PC2.N( 0 , 1 )N(0 0,1 1)\mathcal N(0,1) Uma...