Há algo que está me confundindo sobre estimadores de probabilidade máxima. Suponha que eu tenha alguns dados e a probabilidade sob um parâmetro sejaμμ\mu L ( D | μ ) =e- ( 0,7 - μ)2L(D|μ)=e−(.7−μ)2 L(D|\mu) = e^{-(.7-\mu)^2} que é reconhecível como a probabilidade de aumento gaussiano de escala....
Para lidar com dados censurados, vejo que alguns pesquisadores usam métodos de regressão censurados , como a regressão Tobit , alguns usam modelos clássicos de análise de sobrevivência, como a regressão de Cox . Eu sei que a regressão de Cox e a regressão de Tobit são dois modelos diferentes da...
Nos últimos anos, o campo de detecção de objetos sofreu um grande avanço após a popularização do paradigma Deep Learning. Abordagens como YOLO, SSD ou FasterRCNN mantêm o estado da arte na tarefa geral de detecção de objetos [ 1 ]. No entanto, no cenário específico do aplicativo em que nos é dada...
A transformação de log sempre mitigará a heterocedasticidade? Porque o livro declara que a transformação de log geralmente reduz a heterocedasticidade. Então, eu quero saber em quais casos isso não diminuirá a
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 2 anos . A API de fala do Google possui recursos...
library(datasets) library(nlme) n1 <- nlme(circumference ~ phi1 / (1 + exp(-(age - phi2)/phi3)), data = Orange, fixed = list(phi1 ~ 1, phi2 ~ 1, phi3 ~ 1), random = list(Tree = pdDiag(phi1 ~ 1)), start = list(fixed = c(phi1 = 192.6873, phi2 = 728.7547, phi3 = 353.5323))) Eu ajustei um...
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition +...
Eu estava lendo a Introdução à Aprendizagem Estatística. Aqui é mostrado que: - Em um exemplo posterior, o trem e o teste MSE são plotados. Eu queria saber se o viés ^ 2 e a variação são quantidades positivas, então como o MSE pode ser menor que o
Suponha que exista um conjunto de perguntas e que haja alunos e .SSS100100100222aaabbb Vamos ser a probabilidade de que responde à pergunta corretamente, e o mesmo para .PaiPaiP_{ai}aaaiiiPbiPbiP_{bi}bbb Todos e são dados para .PaiPaiP_{ai}PbiPbiP_{bi}i=1...100i=1...100i = 1...100 Suponha que um...
Li que é benéfico aplicar certas transformações de recursos comuns nos conjuntos de dados antes que eles atinjam os modelos de aprendizado de máquina. Eles são baseados nas distribuições dos recursos do conjunto de dados; por exemplo, aplicar transformações de log a recursos normalmente...
Eu tenho uma máquina de estado com entradas positivas e negativas. O tempo entre as entradas positivas segue uma distribuição gama ( ), e o tempo entre as entradas negativas segue uma distribuição gama diferente ( ). Assim, as probabilidades de receber positivo e entradas negativas sobre algum...
Em Introdução aos modelos lineares generalizados de Dobson e Barnett, o exercício 1.4b & c é o seguinte: Seja variáveis aleatórias independentes, cada uma com a distribuição . Let e .
Na minha configuração, tem mmm ensaios. Cada tentativa tem uma probabilidade qqq de ser selecionado. N≤ mN≤mN \leq m é o número de tentativas selecionadas → N∼ Bin ( q, M )→N∼Bin(q,m) \rightarrow N \sim \text{Bin}(q, m) Para cada um dos NNN ensaios selecionados, a probabilidade de sucesso é...
Digamos, (com ) tem uma densidade . O que podemos dizer sobre a distribuição de X∈RnX∈RnX \in \mathbb{R}^nn > 1n>1n > 1fX( X )fX(x)f_X(x)Y= - logfX( X) ?Y=−logfX(X)? Y = -\log
Considere o seguinte problema: Você tem duas moedas cada uma com seu próprio peso (probabilidade de dar cara). Alguém jogará as moedas para você em outra sala (você confia nelas). Você pode pedir que joguem as duas moedas e eles dirão se são ambas caras ou não. Ou você pode pedir que eles joguem...
Se eu gerar muitos modelos aleatórios (sem considerar os dados) em uma configuração de regressão simplesmente atribuindo aleatoriamente valores de coeficientes e, em seguida, avaliando esses modelos no conjunto de dados com uma métrica de erro e escolhendo o melhor modelo com base nessa métrica de...
"Entropia" captura aproximadamente o grau de "informação" em uma distribuição de probabilidade. Para distribuições discretas, há uma interpretação muito mais exata: A entropia de uma variável aleatória discreta é um limite inferior ao número esperado de bits necessários para transferir o...
Atualmente, estou trabalhando nesse problema e o objetivo é desenvolver um modelo de regressão linear para prever meu Y (pressão arterial) com 8 preditores, usando a regressão de Ridge & Lasso. Começo examinando a importância de cada um dos preditores. Abaixo está umsummary()summary()summary()...
Se meu qqplot é linear, mas o gradiente não é o mesmo da linha de 45 graus, o que isso sugere? Estou tentando examinar o ajuste da distribuição laplace aos meus dados de amostra, por isso gerei aleatoriamente observações distribuídas de laplace (com parâmetros estimados a partir da minha amostra)...
Suponha que você tenha um conjunto de dados de detecção de objetos (por exemplo, MS COCO ou Pascal VOC) com N imagens em que k classes de objetos foram rotuladas. Você treina uma rede neural (por exemplo, Faster-RCNN ou YOLO) e mede a precisão (por exemplo, [email protected]). Agora você introduz x classes...