«proof» etiketlenmiş sorular

Hesaplama varyansının formülünde payda :(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Nedenini hep merak etmişimdir. Ancak, "neden" hakkında birkaç iyi video okumak ve izlemek, öyle görünüyor ki, , nüfus varyansının iyi ve tarafsız bir tahmincisidir. Oysaki hafızayı küçük düşürmekte ve popülasyon varyansını abartmaktadır.n ( n - 2 )(n−1)(n−1)(n-1)nnn(n−2)(n−2)(n-2) Bilmek istediğim …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

İki değişkenli normal dağılım varsayarsak KL diverjans formülünü türetmekte sorun yaşıyorum. Tek değişkenli vakayı oldukça kolay bir şekilde yaptım. Ancak, matematik istatistiklerini aldığımdan bu yana epey zaman geçti, bu yüzden çok değişkenli olaya genişletmekte zorlanıyorum. Eminim basit bir şeyi özlüyorumdur. İşte sahip olduğum şey ... Her iki varsayalım ve aracı …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

Sorunun belirttiği gibi - Boş hipotezi kanıtlamak mümkün mü? Benim (sınırlı) hipotez anlayışımdan cevap hayır, ama bunun için kesin bir açıklama yapamam. Sorunun kesin bir cevabı var mı?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Kanıtıyla ilgili bir sorunum var E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈arg⁡ming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] bu da büyük olasılıkla beklentilerin ve koşullu beklentilerin daha derin bir yanlış anlaşılmasını ortaya koymaktadır. Bildiğim kanıt şu şekildedir (bu kanıtın başka bir versiyonunu burada bulabilirsiniz ) ===argming(X)E[(Y−g(x))2]argming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]arg⁡ming(X)E[(Y−g(x))2]=arg⁡ming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]\begin{align*} &\arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(x)\big)^2\Big]\\ = &\arg \min_{g(X)} E \Big[ …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

Wackerly ark metin ve bildiren teoremi "olsun ve sırası ile, rastgele değişkenlerin, X ve Y momenti üreten fonksiyonlarını belirtir. Her iki moment üreten fonksiyonlar bulunur ve varsa tüm t değerleri için, X ve Y aynı olasılık dağılımına sahiptir. " metnin kapsamı dışında olduğunu söyleyen bir kanıt olmadan. Scheaffer Young'ın da …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

Alındığı Grimmet ve Stirzaker : Göster bu durumda olamaz bu U = X + Y u eşit [0,1] dağıtılır ve X ve Y, birbirinden bağımsız ve özdeş dağıtılır. Sen olmamalıdır X ve Y sürekli değişkenler olduğunu varsayalım.U=X+YU=X+YUUXXYY Durum için çelişki kısıtlamasını tarafından basit bir dayanıklı XXX , Y,YY her zaman …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

Gönderen wikipedia , Spearman sıra korelasyon değişkenleri dönüştürerek hesaplanır ve sıralanmış değişkenlere ve ve sonra sırada değişkenler arasındaki Pearson korelasyon hesaplama:XiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i Bununla birlikte, makale ve değişkenleri arasında hiçbir bağ , yukarıdaki formülün eşdeğer olduğunu belirtmektedir.XiXiX_iYiYiY_i burada , sıralamadaki fark.di=yi−xidi=yi−xid_i = y_i - x_i Birisi bunun kanıtı olabilir mi lütfen? Vikipedi …

14 correlation  proof  spearman-rho 

Son zamanlarda iki değişkenli Poisson dağılımıyla karşılaştım, ancak nasıl türetilebileceği konusunda biraz kafam karıştı. Dağıtım: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} Toplayabildiğim kadarıyla, \ theta_ {0}θ0θ0\theta_{0} terimi XXX ve Y arasındaki korelasyonun bir ölçüsüdür YYY; dolayısıyla, XXX ve YYY bağımsız olduğunda, θ0=0θ0=0\theta_{0} = 0 ve dağılım …

14 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Görünüşe göre iseXi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Her zaman korkunç merkezi olmayan ki-kare ifadeleriyle sonuçlanan keyfi kuadratik formlarla ilgili makaleler gördüm. Yukarıdaki basit ilişki benim için hiç açık görünmüyor, bu yüzden (eğer doğruysa!) Yukarıdakilerin basit bir kanıtı var mı?

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

In İstatistiksel Öğrenme Elements , bir sorun yüksek boyutlu uzaylarda k-nn ile vurgulamak konulara tanıtıldı. Vardır NNN homojen bir dağıtılan veri noktaları ppp boyutlu birim top. Başlangıç ​​noktasından en yakın veri noktasına olan ortalama mesafe ifadesi tarafından verilir: d(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N) = \left(1-\left(\frac{1}{2}\right)^\frac{1}{N}\right)^\frac{1}{p} Zaman en yakın nokta olarak sınırına yaklaşırken, nasıl topun …

13 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

Kuantil regresyon tahmin edicisinin iki farklı temsilini gördüm. Q ( βq) = ∑i : yben≥ x'benβnq∣ yben- x'benβq∣ + ∑i : yben&lt; x'benβn( 1 - q) ∣ yben- x'benβq|S(βq)=Σben:yben≥xben'βnq|yben-xben'βq|+Σben:yben&lt;xben'βn(1-q)|yben-xben'βq|Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid ve Q ( …

11 proof  quantile-regression  equivalence 

Normal denklemlerin: X'in ters çevrilebilir olduğu varsayımı olmadan bir veya daha fazla çözümü olduğunu nasıl kanıtlayabilirsiniz ?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Benim tek tahminim bunun genelleştirilmiş ters ile bir ilgisi var, ama tamamen kayboldum.

11 regression  proof 

Şu anda bunun üzerine sıkışmış, muhtemelen binom dağılımının ortalama sapmasını kullanmam gerektiğini biliyorum ama anlayamıyorum.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

Haberler 'istatistiksel olarak kanıtlanmış' şeyler hakkında konuştuğunda, iyi tanımlanmış bir istatistik kavramını doğru kullanıyor, yanlış mı kullanıyor yoksa sadece bir oksimoron mu kullanıyorlar? Bir 'istatistiksel kanıt'ın aslında bir hipotezi ya da matematiksel bir kanıtı kanıtlamak için yapılan bir şey değil, daha çok bir' istatistiksel test 'olduğunu hayal ediyorum.

10 inference  proof