Convergência geralmente significa que uma sequência de uma certa quantidade de amostra se aproxima de uma constante, pois o tamanho da amostra tende ao infinito. A convergência também é uma propriedade de um algoritmo iterativo para estabilizar em algum valor de objetivo.
Deixe- denotam a função de distribuição binomial (DF) com parâmetros e avaliada em : \ begin {equação} B (n, p, r) = \ sum_ {i = 0} ^ r \ binom {n} {i} p ^ i (1-p) ^ {ni}, \ end {equação } e deixe F (\ nu, r) denotar o Poisson DF com o parâmetro a \ in \ mathbb R ^ + avaliado em r \ in \ {0,1,2,...
Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...
Qual é a diferença intuitiva entre uma variável aleatória convergindo em probabilidade versus uma variável aleatória convergindo em distribuição? Eu li várias definições e equações matemáticas, mas isso realmente não ajuda. (Lembre-se de que sou estudante de graduação em economia). Como uma...
Eu li algumas explicações do algoritmo EM (por exemplo, do reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Bishop e do primeiro curso de Roger e Gerolami sobre aprendizado de máquina). A derivação do EM está bem, eu entendo. Também entendo por que o algoritmo cobre algo: em cada etapa,...
O máximo de X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim padrão Normal Normal converge para a Distribuição Gumbel Padrão de acordo com a Teoria dos Valores Extremos . Como podemos mostrar isso? Nós temos
Tenho uma pergunta muito iniciante sobre o Teorema do Limite Central (CLT): Estou ciente de que o CLT afirma que uma média de variáveis aleatórias iid é aproximadamente normal distribuída (para , onde é o índice dos summands) ou a variável aleatória padronizada teria uma distribuição normal...
A distribuição normal converge para uma determinada distribuição se o desvio padrão cresce sem limites? parece-me que o pdf começa a parecer uma distribuição uniforme com limites dados por . Isso é verdade?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2
A questão já foi apresentada antes, mas quero fazer uma pergunta específica que tentará obter uma resposta que a esclareça (e classifique): Em "Assintóticos do pobre homem", mantém-se uma clara distinção entre (a) uma sequência de variáveis aleatórias que converge em probabilidade para uma...
É suficiente mostrar que MSE = 0 como n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? Também li em minhas anotações algo sobre plim. Como encontro o plim e o uso para mostrar que o estimador é
Eu li que o algoritmo k-means apenas converge para um mínimo local e não para um mínimo global. Por que é isso? Posso pensar logicamente como a inicialização pode afetar o clustering final e existe a possibilidade de clustering abaixo do ideal, mas não encontrei nada que provasse isso...
Estou tentando ler as pesquisas na área de regressão de alta dimensão; quando ppp é maior do que nnn , isto é, p>>np>>np >> n . Parece que o termo logp/nlogp/n\log p/n aparece frequentemente em termos de taxa de convergência para estimadores de
Minhas perguntas são: Os modelos lineares generalizados (GLMs) garantem convergir para um máximo global? Se sim, por quê? Além disso, que restrições existem na função de link para garantir a convexidade? Meu entendimento dos GLMs é que eles maximizam uma função de probabilidade altamente...
Estou usando a glmerfunção do lme4pacote em R e usando o bobyqaotimizador (ou seja, o padrão no meu caso). Estou recebendo um aviso e estou curioso para saber o que isso significa. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from...
Eu estava revisando a documentação do Stan, que pode ser baixada aqui . Eu estava particularmente interessado na implementação do diagnóstico Gelman-Rubin. O artigo original Gelman & Rubin (1992) define o potencial fator de redução de escala (PSRF) da seguinte maneira: Deixe que...
(Originalmente publicado em MSE.) Já vi muitas discussões heurísticas do teorema clássico do limite central falar da distribuição normal (ou de qualquer das distribuições estáveis) como um "atrator" no espaço das densidades de probabilidade. Por exemplo, considere estas frases no topo do...
Estou tentando obter uma compreensão intuitiva e sentir a diferença e a diferença prática entre o termo consistente e assintoticamente imparcial. Conheço suas definições matemáticas / estatísticas, mas estou procurando algo intuitivo. Para mim, olhando suas definições individuais, elas quase...
O diagnóstico Gelman e Rubin é usado para verificar a convergência de várias cadeias mcmc executadas em paralelo. Ele compara a variação dentro da cadeia com a variação entre as cadeias, a exposição é abaixo: Etapas (para cada parâmetro): Execute m ≥ 2 cadeias de comprimento 2n a partir dos...
Seja { X n } n ≥ 1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1} uma sequência de variáveis aleatórias st X n → aXn→aX_n \to a em probabilidade, onde a > 0a>0a>0 é uma constante fixa. Estou tentando mostrar o seguinte: √X n →√umXn−−−√→a−−√\sqrt{X_n} \to \sqrt{a} e umX n →1aXn→1\frac{a}{X_n}\to 1 ambos em...
Estou confuso sobre alguns detalhes sobre o teorema de Slutsky : Seja {Xn}{Xn}\{X_n\} , duas sequências de elementos aleatórios escalares / vetor / matriz.{Yn}{Yn}\{Y_n\} Se convergir na distribuição para um elemento aleatório e convergir em probabilidade para uma constante , desde que seja...
Suponha que eu tenha seja iid e deseje fazer um teste de hipótese que μ seja 0. Suponha que eu tenha n grande e possa usar o Teorema do Limite Central. Eu também poderia fazer um teste que μ 2 é 0, o que deve ser equivalente a testar que μ é 0. Além disso, n ( ˉ X 2 - 0 ) converge para um...