Casella i Berger podają właściwość niezmienniczości estymatora ML w następujący sposób: Wydaje mi się jednak, że określają „prawdopodobieństwo” ηη\eta w całkowicie doraźny i bezsensowny sposób: Jeśli zastosuję podstawowe zasady teorii prawdopodobieństwa do prostego przypadku, gdzieś...
Miałem więc test prawdopodobieństwa i tak naprawdę nie mogłem odpowiedzieć na to pytanie. Poprosił tylko o coś takiego: „Biorąc pod uwagę, że jest zmienną losową, 0 , użyj poprawnej nierówności, aby udowodnić, co jest wyższe lub równe, E (X ^ 2) ^ 3 lub E (X ^ 3) ^ 2 .XXXXXX ⩾⩾\geqslant...
Niech będą niezależnymi i identycznie rozmieszczonymi standardowymi jednolitymi zmiennymi losowymi.X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad...
Jeśli mam dwa różne rozkłady symetryczne (w odniesieniu do mediany) XXX i YYYjest różnica X- YX−YX-Y również symetryczny (w odniesieniu do mediany)
Gdyby X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1), znajdź rozkład Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2}. Mamy FY(y)=Pr(Y≤y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) =Pr(2X1−X2≤y)=Pr(2X1−X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪Pr(X∈(−∞,−1−1+y2√y])+Pr(X∈ ( - 1 ,- 1...
Załóżmy, że robimy zabawkowy przykład na przyzwoitym gradiencie, minimalizując funkcję kwadratową , stosując ustalony rozmiar kroku . ( A = [10, 2; 2, 3] )xT.A xxTAxx^TAxα = 0,03α=0.03\alpha=0.03A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Jeśli wykreślimy ślad xxx w każdej iteracji,...
Nierzadko zdarza się, gdy mamy do czynienia ze złożonymi maksymalnymi modelami mieszanymi (szacowanie wszystkich możliwych efektów losowych dla danych i modelu) jest idealna (+1 lub -1) lub prawie idealna korelacja między niektórymi efektami losowymi. Na potrzeby dyskusji przyjrzyjmy się poniższemu...
Próbuję zrozumieć wewnętrzne działanie Hamiltona Monte Carlo (HMC), ale nie mogę w pełni zrozumieć tej części, kiedy zastępujemy deterministyczną integrację czasową propozycją Metropolis-Hasting. Czytam niesamowity wstępny artykuł „Koncepcyjne wprowadzenie do Hamiltonian Monte Carlo” autorstwa...
Obecnie szukam Przeglądu algorytmów uczenia się zbrojenia i być może ich klasyfikacji. Ale obok Sarsa i Q-Learning + Deep Q-Learning nie mogę znaleźć żadnych popularnych algorytmów. Wikipedia daje mi przegląd różnych ogólnych metod uczenia się zbrojenia, ale nie ma odniesienia do różnych...
Niech będzie w . Jaka jest średnia i macierz kowariancji (z maksimum obliczonym elementarnie)?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) Dzieje się tak np. Dlatego, że jeśli użyjemy funkcji aktywacji ReLU w głębokiej sieci i założymy przez...
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Jestem nowy w...
Badam różnicę między regularyzacją w regresji RKHS a regresją liniową, ale trudno mi zrozumieć kluczową różnicę między nimi. Biorąc pod uwagę pary wejścia-wyjścia , chcę oszacować funkcję w następujący sposób gdzie jest funkcją jądra. Współczynniki można znaleźć, rozwiązując gdzie, z pewnym...
Plik pdf jest zwykle zapisywany jako f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta), gdzie małe litery xxx jest traktowany jako realizacja lub wynik zmiennej losowej XXXktóry ma ten pdf. Podobnie plik cdf jest zapisywany jakoFX(x)FX(x)F_X(x), co ma znaczenie
Spotkałem paradoksalne zachowanie tak zwanych „testów dokładnych” lub „testów permutacyjnych”, których prototypem jest test Fishera. Oto jest. Wyobraź sobie, że masz dwie grupy po 400 osobników (np. 400 kontroli i 400 przypadków) oraz zmienną towarzyszącą z dwiema modalnościami (np. Eksponowanymi...
Niedawno obejrzałem tę rozmowę Erica J. Ma i sprawdziłem jego wpis na blogu , w którym cytuje Radforda Neala, że modele bayesowskie nie pasują (ale mogą się przewyższać ), a podczas ich używania nie potrzebujemy zestawów testowych do ich weryfikacji (dla wydaje mi się, że cytaty mówią raczej o...
Próbuję modelować i prognozować szereg czasowy, który jest raczej cykliczny niż sezonowy (tzn. Istnieją wzorce podobne do sezonowych, ale nie z ustalonym okresem). Powinno to być możliwe przy użyciu modelu ARIMA, jak wspomniano w sekcji 8.5 Prognozowania: zasady i praktyka : Wartość jest ważna,...
Najprostsza definicja wystarczającej statystyki w perspektywie częstokrzyskiej znajduje się tutaj w Wikipedii . Ostatnio natknąłem się jednak na książkę bayesowską z definicją . W linku stwierdzono, że oba są równoważne, ale nie rozumiem, jak to zrobić. Również na tej samej stronie w sekcji „Inne...
Natknąłem się na następujący problem z symulacją: biorąc pod uwagę zestaw {ω1, ... ,ωre}{ω1,…,ωd}\{\omega_1,\ldots,\omega_d\} znanych liczb rzeczywistych, rozkład na { - 1 , 1}re{−1,1}d\{-1,1\}^d jest zdefiniowany przez P (X= (x1, ... ,xre) ) ∝ (x1ω1+ …
Znam pierwsze chwil jakiejś dystrybucji. Wiem też, że moja dystrybucja jest ciągła, unimodalna i dobrze ukształtowana (wygląda jak rozkład gamma). Czy jest możliwe:N.N.N Za pomocą jakiegoś algorytmu wygeneruj próbki z tego rozkładu, który w warunkach granicznych będzie miał dokładnie te same...
To może być trochę filozoficzne pytanie, ale zaczynamy: W teorii decyzji ryzyko estymatora Bayesa dla jest określone w odniesieniu do wcześniejszego rozkładu \ pi na \ Theta .θ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Z jednej strony, aby prawda wygenerowała dane (tj....