Seja uma sequência de variáveis aleatórias independentes de Bernoulli com Defina Mostre que converge na distribuição para a variável normal padrão pois tende ao infinito.P { X k = 1 } = 1 - P { X k = 0 } = 1{Xn:n≥1}{Xn:n≥1}\{X_n:n\ge1\}Sn= n ∑
Deixe- fff , ggg e hhh ser densidades e suponha que você tem xi∼hxi∼hx_i \sim h , i∈Ni∈Ni \in \mathbb{N} . O que acontece com a razão de verossimilhança ∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} comon→∞n→∞n \rightarrow \infty? (Ele converge? Para quê?) Por exemplo,...
Seja uma sequência de variáveis aleatórias iid amostradas de uma distribuição alfa estável , com os parâmetros . α = 1,5 ,X1 1, X2, … , X3 nX1 1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α = 1,5 ,β= 0 ,c = 1,0 ,μ = 1,0α=1.5,β=0 0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Agora...
Como não tenho experiência no setor de mineração de dados ou big data, gostaria de ouvi-lo compartilhar alguma experiência. As pessoas realmente executam k-means, PAM, CLARA etc. em um conjunto de dados realmente grande? Ou eles apenas escolhem aleatoriamente uma amostra? Se eles coletassem apenas...
Já ouvi o termo estimador consistente "root-n" ser usado muitas vezes. Dos recursos pelos quais fui instruído, pensei que um estimador consistente "raiz-n" significava que: o estimador converge para o valor verdadeiro (daí a palavra "consistente") o estimador converge a uma taxa de1 /...
Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída fornecida...
A partir do título, gostaria de saber se existe um teste estatístico que possa me ajudar a identificar uma divergência significativa entre duas séries temporais semelhantes. Especificamente, olhando a figura abaixo, gostaria de detectar que as séries começam a divergir no tempo t1, ou seja, quando...
Dizemos que convergem completamente para se para cada .X1,X2,…X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ>0ϵ>0\epsilon>0 ∑∞n=1P(|Xn−X|>ϵ)<∞∑n=1∞P(|Xn−X|>ϵ)<∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right)
Seja qualquer distribuição com média definida, μ e desvio padrão, σ . O teorema do limite central diz que √XXXμμ\muσσ\sigma converge na distribuição para uma distribuição normal padrão. Se substituirmosσpelo desvio padrão da amostraS, existe um teorema afirmando que...
Suponha que tenha o pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 Densidade da amostra extraída dessa população é, portanto,(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf...
Tenho lutado bastante para reconciliar meu entendimento intuitivo das distribuições de probabilidade com as propriedades estranhas que quase todas as topologias nas distribuições de probabilidade possuem. Por exemplo, considere uma variável aleatória mista : escolha uma Gaussiana centrada em 0 com...
Os resultados assintóticos não podem ser comprovados por simulação em computador, porque são afirmações que envolvem o conceito de infinito. Mas devemos ter a sensação de que as coisas realmente marcham da maneira que a teoria nos diz. Considere o resultado teórico limn → ∞P( | Xn| >ϵ)=0,ε...
Como você interpreta uma curva de sobrevivência a partir do modelo de risco proporcional cox? Neste exemplo de brinquedo, suponha que tenhamos um modelo de risco proporcional ao cox na agevariável dos kidneydados e gere a curva de sobrevivência. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
Dado que N= nN=nN = n , a distr condicional. de YYY é χ2( 2 n )χ2(2n)\chi ^2(2n) . NNN tem distr marginal. de Poisson ( θθ\theta ), θθ\theta é uma constante positiva. Mostre que, como θ → ∞θ→∞\theta \rightarrow \infty , ( Y - E ( Y ) ) / √ (Y-E(Y) ) /Var(Y)------√→N( 0 , 1 ) (Y-E(Y))/Var(Y)→N(0...
Eu estou tentando provar de uma parte posterior com muitos modos particularmente distantes um do outro usando o MCMC. Parece que, na maioria dos casos, apenas um desses modos contém os 95% hpd que estou procurando. Tentei implementar soluções baseadas em simulação temperada, mas isso não fornece...
Eu entendo que a fórmula para probabilidade de convergência é e eu posso resolver problemas usando a fórmula. Alguém pode explicá-lo intuitivamente (como eu tenho cinco anos), principalmente no que é ?P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|X_n − X_\infty| \gt \epsilon ]\to...
Eu tenho usado a função glm.fit em R para ajustar parâmetros a um modelo de regressão logística. Por padrão, o glm.fit usa mínimos quadrados ponderados iterativamente para ajustar os parâmetros. Quais são algumas das razões pelas quais esse algoritmo falharia ao convergir quando usado para...
Christopher Bishop define o valor esperado da função de probabilidade do log de dados completos (ou seja, assumindo que recebemos os dados observáveis X e os dados latentes Z) da seguinte
Em "Aprendizado de máquina: uma perspectiva probabilística" de Kevin Murphy, capítulo 3.2, o autor demonstra o aprendizado do conceito bayesiano em um exemplo chamado "jogo de números": Depois de observar amostras de , queremos escolha uma hipótese que melhor descreva a regra que gerou as amostras....