Estou tendo dificuldades para acessar a mesma página que meu supervisor quando se trata de validar meu modelo. Analisei os resíduos (observados em relação aos valores ajustados) e usei isso como argumento para discutir os resultados obtidos pelo meu modelo, no entanto, meu supervisor insiste que a...
Suponha que você ajuste um modelo . Existem implicações práticas para a estimativa do efeito da interação se e estiverem correlacionados?y= x1+ x2+ x1× x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Entendo que poderia haver problemas de colinearidade se e estiverem muito...
Como formular regressão quantílica como um problema de programação linear? Ao olhar para o problema mediano dos quantis, sei que é minimize transforms into minimize s.t.∑i=1n|β0+Xiβ1−Yi|∑i=1neiei≥β0+Xiβ1−Yiei≥−(β0+Xiβ1−Yi)minimize ∑i=1n|β0+Xiβ1−Yi|transforms...
Uma pergunta de exercício faz Sejam rvs com uma distribuição normal comum com . Calcule o coeficiente de dependência da cauda superior para todos .X1,X2X1,X2X_1, X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1)Corr(X1,X2)=ρCorr(X1,X2)=ρ\operatorname{Corr}(X_1, X_2) = \rhoρ∈[−1,1]ρ∈[−1,1]\rho \in [-1, 1] O que significa...
No contexto dos melhores preditores imparciais não lineares (BLUP), Henderson especificou as equações do modelo misto (ver Henderson (1950): Estimation of Genetic Parameters. Annals of Mathematics Statistics, 21, 309-310). Vamos assumir o seguinte modelo de efeitos mistos: y=Xβ+Zu+ey=Xβ+Zu+ey =...
Recentemente, eu encontrei o seguinte estimador de quantil para uma variável aleatória contínua em um artigo (não estatístico, aplicado): para um vetor de 100 xxx , o quantil de 1% é estimado com min(x)min(x)\min(x) . Aqui está como ele funciona: abaixo está um gráfico de densidade de kernel das...
Na seleção de uma largura de banda para um estimador de densidade de kernel, a largura de banda crítica de acordo com o meu entendimento é: "Para todo número k, onde 1<k<n, podemos encontrar a largura mínima, de h(k)modo que a estimativa da densidade do kernel tenha no máximo k máximos....
Suponha que observemos os dados e gostaríamos de ajustar um modelo de regressão para . Infelizmente, às vezes é medido com erros cuja média é diferente de zero.Y, XY,XY, XE [ Y|X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]YYY Deixe indicando se é medido com erros médios clássicos de zero ou erros médios...
Recentemente, recebi um comentário de um revisor de uma revista que me pediu para relatar como eu lidei com outliers e franjas . Eu não tinha ouvido falar do termo "franjas" e, quando pesquisei no Google, havia alguns artigos, mas nenhuma definição concisa. Por isso, pensei que seria bom ter...
Sei que essa é uma pergunta boba, pois conheço a teoria das variáveis instrumentais e a regressão em dois estágios. Ainda assim, nunca vi uma resposta clara para o seguinte: suponha que você tenha endogeneidade devido à variável não observada correlacionada com um dos regressores iniciais. A...
Regressão e aprendizado de máquina são usados nas ciências naturais para testar hipóteses, estimar parâmetros e fazer previsões ajustando modelos aos dados. No entanto, quando tenho um modelo a priori , não quero fazer nenhum ajuste - por exemplo, um modelo de um sistema físico determinístico...
Suspeito que esta seja uma pergunta bastante incomum e exploratória, por isso, tenha paciência comigo. Gostaria de saber se é possível aplicar a idéia de amostragem importante à amostragem de Gibbs. Aqui está o que quero dizer: na amostragem de Gibbs, alteramos o valor de uma variável (ou bloco de...
Considere regressão linear múltipla. Essa pergunta pode ser enganosamente simples, mas estou tentando entender intuitivamente por que, digamos, se eu tenho preditores X1 e X2, as interações entre esses preditores podem ser capturadas adequadamente por X1 * X2. Eu sei que os termos de interação são...
Comecei a ler sobre o estimador de máxima verossimilhança e as estatísticas bayesianas recentemente. Eu entendo que, dado um modelo estatístico onde pertence a um grande espaço de parâmetros , a divergência KL entre e ( é a verdadeira O parâmetro que gostaríamos de encontrar) é minimizado para o...
A questão: Xn→dXXn→dXX_n\stackrel{d}{\rightarrow}X eYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YY_n\stackrel{d}{\rightarrow}Y \stackrel{?}{\implies} X_n+Y_n\stackrel{d}{\rightarrow}X+Y Eu sei que isso não se aplica em geral; O teorema de Slutsky só se aplica quando uma ou ambas as convergências estão em...
Suponha X = ( X1, . . . , Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n) ~ você( θ , 2 θ )U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta) , onde θ ∈ R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ . Como se calcula a expectativa condicional de E[ X1| X( 1 ),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}] , onde X( 1 )X(1)X_{(1)} e X(n)X(n)X_{(n)} são as...
Na teoria bayesiana da probabilidade, probabilidade é nossa expressão do conhecimento sobre uma determinada coisa, não uma propriedade dessa coisa. No entanto, sempre vejo as pessoas tratarem como um parâmetro que precisa ser estimado. Eles configuram um prior para , geralmente na forma de uma...
Duas medidas bem conhecidas (e relacionadas) da complexidade do modelo a partir das estatísticas são o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Quando AIC =
Minha pergunta é bastante simples: sejam e duas variáveis aleatórias uniformes não correlacionadas em . Eles são independentes?XXXYYY[−1,1][−1,1][-1,1] Fiquei com a impressão de que duas variáveis aleatórias não correlacionadas são necessariamente necessariamente independentes se sua...
Por que dividir um conjunto de dados por sigma torna a variação da amostra igual a 1? Assumindo uma média zero por simplicidade. Qual é a intuição por trás disso? Dividir pelo intervalo (max-min) faz sentido intuitivo. Mas o desvio padrão