Pertanyaan yang diberi tag «mathematical-statistics»

Suppose we know p(x,y), p(x,z) and p(y,z), is it true that the joint distribution p(x,y,z) is identifiable? I.e., there is only one possible p(x,y,z) which has above marginals?

14 distributions  mathematical-statistics 

Misalkan Anda mendefinisikan: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) dimana Φ−1Φ−1\Phi^{-1} adalah kebalikan dari CDF dari distribusi normal standar . Pertanyaan saya adalah: Apakah ada distribusi sederhana yang YYY ikuti, atau yang dapat mendekati YYY ? Saya bertanya karena saya memiliki kecurigaan yang kuat berdasarkan hasil simulasi (ditunjukkan di bawah) bahwa YYY menyatu …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

Saya mungkin tidak memiliki pemahaman yang jelas tentang paradoks Simpson . Secara informal saya tahu bahwa rata-rata respons Y1, yang dikelompokkan atas semua tingkat faktor A yang mungkin, dapat lebih tinggi daripada rata-rata respons Y2 di atas semua tingkat A, bahkan jika rata-rata Y1 untuk setiap tingkat A (setiap kelompok) …

14 mathematical-statistics  simpsons-paradox 

Saya cukup cenderung matematis - memiliki 6 semester Matematika di undergrad saya - meskipun saya sedikit keluar dari praktik dan lambat dengan mengatakan persamaan diferensial parsial dan integral jalur konsep saya kembali dengan sedikit latihan. Saya belum memiliki kursus tentang bukti matematika (pemikiran matematika) atau satu tentang analisis. Saya juga …

14 mathematical-statistics  references 

Misalkan Anda memiliki delapan pelari berlomba; distribusi waktu masing-masing berjalan adalah Normal dan masing-masing memiliki rata-rata detik, katakanlah. Standar deviasi pelari satu adalah yang terkecil, dua yang terkecil terkecil, ketiga terkecil, dll, dan delapan terbesar. Dua pertanyaan membingungkan saya: (1) Berapa probabilitas yang pertama mengalahkan yang terakhir, dan (2) siapa …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

Kutipan dari wikipedia: Dalam statistik, penduga yang konsisten atau penduga yang konsisten secara asimptotik adalah penduga — aturan untuk menghitung estimasi parameter θ∗θ∗θ^* —memiliki properti yang karena jumlah titik data yang digunakan meningkat tanpa batas, urutan hasil estimasi konvergen dalam probabilitas untuk θ∗θ∗θ^* . Untuk membuat pernyataan ini tepat, biarkan …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

Saya membaca perhitungan estimasi yang tidak bias dari standar deviasi dan sumber yang saya baca menyatakan (...) kecuali dalam beberapa situasi penting, tugas tersebut memiliki sedikit relevansi dengan aplikasi statistik karena kebutuhannya dihindari oleh prosedur standar, seperti penggunaan uji signifikansi dan interval kepercayaan, atau dengan menggunakan analisis Bayesian. Saya bertanya-tanya …

14 bayesian  statistical-significance  mathematical-statistics  standard-deviation  standard-error 

Sebagian besar hasil asimptotik dalam statistik membuktikan bahwa ketika estimator (seperti MLE) konvergen ke distribusi normal berdasarkan ekspansi taylor orde kedua dari fungsi kemungkinan. Saya percaya ada hasil yang serupa dalam literatur Bayesian, "Bayesian Central Limit Theorem", yang menunjukkan bahwa posterior konvergen asimtotik ke normal seperti n → ∞n→∞n→∞n \rightarrow …

14 mathematical-statistics  asymptotics  saddlepoint-approximation 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Konteks : Saya ingin menggambar garis di sebar yang tidak tampak parametrik, oleh karena itu saya gunakan geom_smooth()di ggplotdalam R. Secara otomatis mengembalikan geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Saya akan melalui sebuah makalah yang menggunakan ketimpangan oracle untuk membuktikan sesuatu tetapi saya tidak dapat memahami apa yang bahkan coba dilakukan. Ketika saya mencari secara online tentang 'Oracle Inequality', beberapa sumber mengarahkan saya ke artikel "Candes, Emmanuel J. 'Estimasi statistik modern melalui ketidaksetaraan oracle." "yang dapat ditemukan di sini …

14 mathematical-statistics  estimation  probability-inequalities  inequality  oracle 

Saya mengalami kesulitan memahami mengapa kami peduli jika proses MA tidak dapat dibalik atau tidak. Tolong perbaiki saya jika saya salah, tapi saya bisa mengerti mengapa kita peduli apakah proses AR itu kausal atau tidak, yaitu jika kita dapat "menulis ulang," bisa dikatakan, sebagai jumlah dari beberapa parameter dan white …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

Jika semua yang Anda lakukan adalah pengambilan sampel ulang dari distribusi empiris, mengapa tidak hanya mempelajari distribusi empiris? Sebagai contoh alih-alih mempelajari variabilitas dengan pengambilan sampel berulang, mengapa tidak hanya mengukur variabilitas dari distribusi empiris?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

Saya menemukan bukti untuk salah satu sifat dari model ARCH yang mengatakan bahwa jika E(X2t)&lt;∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty , maka {Xt}{Xt}\{X_t\} adalah stasioner iff ∑pi=1bi&lt;1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 mana model ARCH adalah: Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t σ2t=b0+b1X2t−1+...bpX2t−pσt2=b0+b1Xt−12+...bpXt−p2\sigma_t^2 = b_0 + b_1X_{t-1}^2 + ... b_pX_{t-p}^2 Gagasan utama buktinya adalah untuk menunjukkan bahwa dapat ditulis …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

Karena saya yakin semua orang di sini sudah tahu, PDF dari distribusi Beta X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) diberikan oleh f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} Saya telah berburu di seluruh tempat untuk penjelasan tentang asal-usul formula ini, tetapi saya tidak dapat menemukannya. Setiap artikel yang saya temukan pada distribusi Beta tampaknya memberikan formula ini, …

13 probability  mathematical-statistics  pdf  beta-distribution  history