Tenho uma dúvida sobre como exatamente é treinada a função de perda de uma Deep Q-Learning Network. Estou usando uma rede feedforward de 2 camadas com camada de saída linear e relu camadas ocultas. Vamos supor que eu tenho 4 ações possíveis. Portanto, a saída da minha rede para o estado atual é ....
Na Econometria de Hayashi, afirma-se que uma das suposições do OLS clássico é: E eu sei que as implicações são que para todos os , e que o termo do erro não está correlacionado com os regressores.E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.(1)(1)E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0,
Eu tenho usado o Matlab para realizar mínimos quadrados sem restrição (mínimos quadrados comuns) e ele gera automaticamente os coeficientes, a estatística de teste e os valores de p. Minha pergunta é que, ao executar mínimos quadrados restritos (coeficientes estritamente não negativos), ele...
Suponha que eu observe vetores variáveis independentes e e a variável dependente . Gostaria de ajustar um modelo do formulário: que é uma função com duas funções diferenciáveis de valor positivo, é um parâmetro de escala desconhecido e é uma variável aleatória gaussiana de média variável e...
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu
Estou lendo o teorema de Guass-Markov na wikipedia e esperava que alguém pudesse me ajudar a descobrir o ponto principal do teorema. Assumimos um modelo linear, em forma de matriz, é dado por: e nós estamos olhando para o azul, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De acordo com...
É verdade que, sob as premissas de Gauss Markov, o método dos mínimos quadrados ordinários fornece estimadores eficientes e imparciais? Então: tE( ut) = 0E(ut)=0E(u_t)=0 para todos osttt t = sE( utvocês) = σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 parat = st=st=s t ≠ sE( utvocês) = 0E(utus)=0E(u_tu_s)=0...
Quando , o problema dos mínimos quadrados que impõe uma restrição esférica δ no valor de β pode ser escrito como min ‖ y - X p ‖ 2 2 s . t . ‖ Β ‖ 2 2 ≤ ô 2 para um sistema sobredeterminado. ‖ ⋅ ‖ 2 representa a norma euclidiana do vector.y= Xβ+ ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥ y- Xβ∥22s...
Qual é a importância da matriz de chapéu, , na análise de regressão?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} É apenas para um cálculo mais
No método dos mínimos quadrados, queremos estimar os parâmetros desconhecidos no modelo: Yj= α + βxj+ εj( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1 ...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Depois de fazer isso (para alguns valores observados), obtemos a linha de regressão...
Eu sei que o OLS é imparcial, mas não eficiente sob heterocedasticidade em um cenário de regressão linear. Na Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error O estimador MMSE é assintoticamente imparcial e converge na distribuição para a distribuição normal: , onde I (x) é a...
\def\l{|\!|} Dada a regressão líquida elástica minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1\min_b \frac{1}{2}\l y - Xb \l^2 + \alpha\lambda \l b\l_2^2 + (1 - \alpha) \lambda \l b\l_1 como um intervalo apropriado de λλ\lambda ser escolhido para validação...
Atualmente, estou trabalhando em uma maneira de transformar dois valores de teste de fósforo diferentes um no outro. fundo Existem muitos métodos (de extração) para medir o fósforo disponível na planta no solo. Países diferentes aplicam métodos diferentes; portanto, para comparar a fertilidade P...
Hastie e Tibshirani mencionam na seção 4.3.2 do livro que, na configuração de regressão linear, a abordagem dos mínimos quadrados é de fato um caso especial de máxima probabilidade. Como podemos provar esse resultado? PS: Não poupe detalhes
Recentemente, um amigo meu perguntou o que há de tão comum nos mínimos quadrados comuns. Não parecemos chegar a lugar algum na discussão. Nós dois concordamos que o OLS é um caso especial do modelo linear, tem muitos usos, é bem conhecido e é um caso especial de muitos outros modelos. Mas isso é...
Alguém poderia me dizer por que estou obtendo resultados diferentes de Rmínimos quadrados ponderados e solução manual por operação de matriz ? Especificamente, estou tentando resolver manualmente , onde é a matriz diagonal dos pesos, é a matriz de dados, é a resposta vetor. W A bW A x = W...
Assuma a seguinte relação linear: YEu= β0 0+ β1 1XEu+ uEuYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i , onde YEuYiY_i é a variável dependente, XEuXiX_i uma única variável independente e vocêEuuiu_i o termo do erro. De acordo com Stock & Watson (Introdução à Econometria; Capítulo 4 ), a...
Digamos que eu tenha dados que tenham alguma incerteza. Por exemplo: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 A natureza da incerteza pode ser repetir medições ou experimentos, ou medir a incerteza do instrumento, por exemplo. Eu gostaria de ajustar uma curva usando R, algo com o qual...
Outro problema potencial com a aplicação do 2SLS e outros procedimentos IV é que os erros padrão do 2SLS tendem a ser '' grandes ''. O que normalmente significa essa declaração é que os coeficientes 2SLS são estatisticamente insignificantes ou que o padrão 2SLS erros são muito maiores que os...
No OLS, é possível que o de uma regressão em duas variáveis seja maior que a soma de para duas regressões nas variáveis individuais.R2R2R^2R2R2R^2 R2( Y∼ A + B ) >R2( Y∼ A ) +R2(Y~ B )R2(Y∼UMA+B)>R2(Y∼UMA)+R2(Y∼B)R^2(Y \sim A + B) > R^2(Y \sim A) + R^2(Y \sim B) Edit: Ugh, isso é...