Estou lendo um texto, "Estatística Matemática e Análise de Dados", de John Rice. Estamos preocupados com a aproximação do valor esperado e variância da variável aleatória . Podemos calcular o valor e a variação esperados da variável aleatória e conhecemos a relação . Portanto, é possível aproximar...
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...
Uma moeda é lançada 900 vezes e as cabeças aparecem 490 vezes. O resultado apóia a hipótese de que a moeda é
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...
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,...
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...
Recentemente, comecei a estudar inferência estatística. Eu tenho trabalhado com vários problemas e este me deixou completamente perplexo. Seja X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n uma amostra aleatória de uma distribuição discreta que atribua com probabilidade 1313\frac{1}{3} os...
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...
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...
Estou lendo "Causalidade" da Judea Pearl (segunda edição 2009) e na seção 1.1.5 Independência Condicional e Grapóides, ele afirma: A seguir, é apresentada uma lista (parcial) de propriedades satisfeitas pela relação de independência condicional (X_ || _Y | Z). Simetria: (X_ || _ Y | Z)...
Esse é um problema de prática para um exame intermediário. O problema é um exemplo de algoritmo EM. Estou tendo problemas com a parte (f). Listo as partes (a) - (e) para conclusão e, caso tenha cometido um erro anteriormente. Seja sejam variáveis aleatórias exponenciais independentes com taxa ....
Estou tentando entender como obter valores- para o teste unilateral de Kolmogorov-Smirnov e estou lutando para encontrar CDFs para e no caso de duas amostras. O abaixo é citado em alguns lugares como CDF para em um caso de uma
Estou tentando entender melhor o método de Johansen, por isso desenvolvi um exemplo 3.1, dado pelo livro Probometria Baseada em Inferência Cointegrada-Autoregressiva-Econometria, onde temos três processos: X1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX_{1t} = \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} +...
Na Econometria Introdutória de Wooldridge, há uma citação: O argumento que justifica a distribuição normal dos erros geralmente é algo como isto: como é a soma de muitos fatores não observados que afetam , podemos invocar o teorema do limite central para concluir que tem uma distribuição normal...
Eu tinha uma tarefa de casa para expressar a distribuição binomial negativa como uma família exponencial de distribuições, uma vez que o parâmetro de dispersão era uma constante conhecida. Isso foi bastante fácil, mas eu me perguntava por que eles exigiriam que mantivéssemos esse parâmetro fixo. Eu...
Considere a perda quadrática , com o dado previamente que . Seja a probabilidade. Encontre o estimador de Bayes .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim
O número de acidentes por dia é uma variável aleatória de Poisson com o parâmetro ; em 10 dias escolhidos aleatoriamente, o número de acidentes foi observado como 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, o que será ser um estimador imparcial de ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Tentei tentar desta maneira: Sabemos que , mas...
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} =...
Estou lendo a útil entrada da Wikipedia sobre aumento de gradiente ( https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting ) e tento entender como / por que podemos aproximar os resíduos pela etapa de descida mais íngreme (também chamada de pseudo-gradiente ) Alguém pode me dar a intuição de como a...
Eu tenho tentado estabelecer a desigualdade |Ti|=∣∣Xi−X¯∣∣S≤n−1n−−√|Ti|=|Xi−X¯|S≤n−1n\left| T_i \right|=\frac{\left|X_i -\bar{X} \right|}{S} \leq\frac{n-1}{\sqrt{n}} onde é a média da amostra e o desvio padrão da amostra, que é