Eu tenho uma situação em que sou capaz de estimar (o primeiro) momentos de um conjunto de dados e gostaria de usá-lo para produzir uma estimativa da função de densidade.kkk Eu já me deparei com a distribuição da Pearson , mas percebi que ela depende apenas dos 4 primeiros momentos (com algumas...
Estou calculando a covariância de uma distribuição em paralelo e preciso combinar os resultados distribuídos no Gaussiano singular. Como faço para combinar os dois? A interpolação linear entre os dois quase funciona, se eles são distribuídos e dimensionados de maneira semelhante. A Wikipedia...
Como explico métodos generalizados de momentos e como é usado para um não estatístico? Até agora, estou indo: é algo que usamos para estimar condições como médias e variações com base nas amostras que coletamos. Como explico a parte em que você estima o vetor de parâmetros minimizando a...
alguém pode fornecer uma intuição sobre por que os momentos mais altos de uma distribuição de probabilidade p(x)como o terceiro e o quarto momentos correspondem à assimetria e curtose, respectivamente? especificamente, por que o desvio da média aumentada para a 3ª ou a 4ª potência acaba se...
Uma função geradora de momentos é uma transformada de Fourier de uma função de densidade de probabilidade? Em outras palavras, uma função geradora de momento é apenas a resolução espectral de uma distribuição de densidade de probabilidade de uma variável aleatória, ou seja, uma maneira equivalente...
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...
Na física ou na mecânica matemática, a partir de uma posição baseada no tempo , obtém-se taxas de variação por meio de derivadas em relação ao tempo: velocidade, aceleração, empurrão (3ª ordem), salto (4ª ordem).x ( t )x(t)x(t) Alguns já propuseram snap, crackle, pop para derivativos até a sétima...
Tenho quase certeza de que já vi o seguinte resultado nas estatísticas, mas não me lembro onde. Se for uma variável aleatória positiva e então quando , onde é o CDF de
ConsidereXn= ⎧⎩⎨1 1- 12kwp ( 1 - 2- n) / 2wp ( 1 - 2- n) / 2wp 2- k para k > nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} Eu...
Eu sou novo no uso de GMMs. Não consegui encontrar nenhuma ajuda apropriada online. Alguém poderia me fornecer o recurso correto sobre "Como decidir se o uso do GMM é adequado ao meu problema?" ou no caso de problemas de classificação "Como decidir se devo usar a classificação SVM ou...
Conheço os primeiros momentos de alguma distribuição. Sei também que minha distribuição é contínua, unimodal e bem modelada (parece distribuição de gama). É possível:NNN Usando algum algoritmo, gere amostras dessa distribuição, que em condições limite terão exatamente os mesmos momentos? Resolver...
De acordo com a Lei da variância total, Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Ao tentar provar isso,
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Seja em . Quais são as matrizes de média e covariância de (com o max computado elementar)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Isso ocorre, por exemplo, porque, se usarmos a função de ativação ReLU dentro de uma rede profunda, e...
Se que o suporte de é . Então, . Então diga que eu suponho que tenha momentos finitos. Quando , eu sei que os meios de onde é a densidade associado de . Qual o equivalente matemático de assumir tem momentos finitos quando ?X∼ FX∼FX \sim FXXXRpRp\mathbb{R}^pX= ( X1, X2, … , Xp)X=(X1,X2,…,Xp)X =...
Estou tentando mostrar que o momento central de uma distribuição simétrica: é zero para números ímpares. Então, por exemplo, o terceiro momento centralComecei tentando mostrar que {\ bf E [(Xu) ^ 3] = E [X ^ 3] -3uE [X ^ 2] + 3u ^ 2E [X] - u ^ 3}. Não sei para onde ir a partir daqui, alguma...
Alguém pode sugerir como calcular a função geradora de momento do produto interno de dois vetores aleatórios gaussianos, cada um distribuído como , independente um do outro? Existe algum resultado padrão disponível para isso? Qualquer ponteiro é muito apreciado.N(0,σ2)N(0,σ2)\mathcal...
Nos comentários abaixo de um post meu , Glen_b e eu estávamos discutindo como distribuições discretas necessariamente têm média e variação dependentes. Para uma distribuição normal, faz sentido. Se eu disser a você , você não tem idéia do que é, e se eu disser a , você não tem idéia do que é ....
Estou aprendendo sobre a teoria dos modelos lineares agora, e uma coisa que acho surpreendente é que, embora esteja definido para um vetor aleatório , não há menção de outros momentos além da matriz de covariância.E [ Y ]E[Y]\mathbb{E}[\mathbf{Y}]Y = ⎡⎣⎢⎢⎢⎢y1y2⋮yn⎤⎦⎥⎥⎥⎥Y=[y1y2⋮yn]\mathbf{Y} =...
Para uma variável aleatória não negativa , como provar que está diminuindo em