Eu tenho uma sequência de variáveis não negativas , como: E ( X n | C n ) = C nXnXnX_nE(Xn|Cn)=Cnn2E(Xn|Cn)=Cnn2E(X_n|C_n)=\frac{C_n}{n^2} onde é uma sequência de variáveis aleatórias convergindo quase certamente para . 1CnCnC_n111 Posso concluir que tende a 0 quase certamente?XnXnX_n Nota:...
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....
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
Motivação No contexto da inferência pós-seleção de modelo, Leeb & Pötscher (2005) escrevem: Embora se saiba há muito tempo que a uniformidade (pelo menos localmente) dos parâmetros é uma questão importante na análise assintótica, essa lição foi muitas vezes esquecida na prática diária da...
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...
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...
É claro para mim, pela inspeção, que se corrigirmos (assim, fixar a média) e deixar , a distribuição Beta se aproxima de um Bernoulli ( ) distribuição.β=1−μμαβ=1−μμα\beta = \frac{1-\mu}{\mu} \alphaα→0α→0\alpha \rightarrow 0μμ\mu Por exemplo: par(mfrow = c(1, 2), oma = c(0, 0, 1.5, 0)) xx =...
O seguinte lema pode ser encontrado na Econometria de Hayashi : Lema 2.1 (convergência na distribuição e nos momentos): Seja o ésimo momento de e onde \ alpha_ {s} é finito (ou seja, um número real).
Meu professor afirmou que tem uma distribuição normal. A alegação foi feita com base no Teorema do Limite Central: como p \ to \ infty , temos um Normal (p \ mu, p ^ 2 \ sigma ^ 2) . Não vejo como isso é válido nem verdadeiro, pois essa afirmação teria um limite de p no lado esquerdo, mas p também...