Seja a estatística de ordem de uma amostra iid do tamanho de . Suponha que os dados sejam censurados, de modo que apenas vejamos a parte superior por cento dos dados, ou seja,Coloque , qual é a distribuição assintótica de X(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)}, \ldots,
Li alguns artigos que expressam que "trabalhos recentes" mostram que podemos usar um modelo VAR com dados brutos I (1), mas é preciso haver cointegração. Isso significa que não há razão para diferenciar os dados para modelagem VAR. Alguma referência em papel sobre
É possível obter resultados de última geração usando apenas a propagação traseira (sem pré-treinamento )? Ou será que todas as abordagens de quebra de recordes usam alguma forma de pré-treinamento? A propagação traseira é boa o
Pergunta: Alguém conhece algum livro didático que introduza o aprendizado de máquina (pela primeira vez) por meio da abordagem espacial Hilbert em reprodução do kernel ? Ou seja, que assumem a análise funcional como um pré-requisito, mas não assumem o conhecimento prévio do aprendizado de...
Atualmente, estou estimando parâmetros de um modelo definido por várias equações diferenciais ordinárias (ODEs). Eu tento isso com uma abordagem bayesiana aproximando a distribuição posterior dos parâmetros dados alguns dados usando a cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC). Um amostrador MCMC gera...
Estou estudando econometria na terceira edição da 'Introdução à Econometria', de James H. Stock e Mark W. Watson. Na página 166, ele se diverte na versão beta do estoque. Diz Esses betas são tipicamente estimados por regressão OLS do excesso de retorno real das ações contra o excesso de retorno...
Pela primeira vez (desculpe imprecisões / erros) , observei os processos gaussianos e, mais especificamente, assisti a este vídeo de Nando de Freitas . As notas estão disponíveis online aqui . Em algum momento, ele extrai 101010 amostras aleatórias de um normal multivariado gerado pela construção...
Da Wikipedia: Na modelagem estatística, a análise de regressão é um processo estatístico para estimar as relações entre variáveis. Inclui muitas técnicas para modelar e analisar várias variáveis, quando o foco está no relacionamento entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis...
Não consigo interpretar este gráfico. Minha variável dependente é o número total de ingressos de cinema que serão vendidos para um show. As variáveis independentes são o número de dias que restam antes do show, variáveis fictícias da sazonalidade (dia da semana, mês do ano, feriado), preço,...
Quero regredir a economia de combustível no deslocamento do motor, tipo de combustível, tração nas duas rodas vs. 4 rodas, potência, transmissão manual vs. automática e número de velocidades. Meu conjunto de dados ( link ) contém veículos de 2012 a 2014. fuelEconomy em milhas por...
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Fiz essa...
Estou interessado em relacionamentos entre distribuições. Como 'Soma das variáveis aleatórias exponenciais é uma variável aleatória gama. Certa distribuição condicional é outra distribuição etc. ' Eu procurei na wikipedia e no google, mas há apenas resumos deles, não especificamente provados ou...
Seja e independentes. Mostre que têm uma distribuição normal de inclinação e encontre os parâmetros dessa distribuição.Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda)Y2∼N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2)Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 Como as variáveis aleatórias são...
Recentemente, fiz um teste do HackerRank para uma posição de Ciência de Dados e entendi errado essa pergunta. Eu vim para 1/200. Aqui está como: Existem 50 combinações que tornarão isso verdade. (ou seja, {1,2}, {2,4}, {3,6} ... {50,100}). A probabilidade de um número específico ser escolhido é...
Frequentemente, estudamos o modelo Gaussian Mixture como um modelo útil no aprendizado de máquina e suas aplicações. Qual é o significado físico dessa " mistura "? É usado porque um Modelo de Mistura Gaussiano modela a probabilidade de várias variáveis aleatórias, cada uma com seu próprio valor...
Estou tentando entender a diferença entre a Newton-Raphsontécnica e a Fisher scoringtécnica calculando a primeira iteração para cada método de uma Bernoulliamostra. (Eu sei que, neste caso, posso calcular explicitamente e imediatamente πm l eπmeue\pi_{mle} mas quero fazê-lo iterativamente apenas...
Eu tenho tentado entender os diferentes problemas em ambientes frequentistas onde o MCMC é usado. Eu sei que o MCMC (ou Monte Carlo) é usado para ajustar GLMMs e talvez em algoritmos Monte Carlo EM. Existem problemas mais freqüentes em que o MCMC é
Estou tendo problemas para entender a restrição de exclusão em variáveis instrumentais. Entendo que o efeito do tratamento imparcial é , ondeYé o resultado,Sé o tratamento eZé o instrumento. Em outras palavras,B=ITTB=Cov(Y,Z)Cov(S,Z)B=Cov(Y,Z)Cov(S,Z)B = \frac{Cov(Y, Z)}{Cov(S, Z)}YYYSSSZZZ...
Considere a seguinte regressão binomial: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) A summaryfunção retorna um valor-p de 1.03e-05. Ao usar...
Eu sou novo na conversão de fórmulas para matriz. Mas isso é necessário para um código eficiente de aprendizado de máquina. Então, eu quero entender o caminho "certo", não as coisas de cowboy que eu faço. Tudo bem, aqui vamos nós, estou tentando converter a soma ponderada dos quadrados do...