«proof» 태그된 질문

분산을 계산하는 공식 은 분모에 이 있습니다.( n - 1 )(n−1)(n-1) 에스2= ∑엔나는 = 1( x나는− x¯)2n - 1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} 나는 항상 이유를 궁금해했다. 그러나 "왜"에 대한 몇 가지 좋은 비디오를 읽고 보는 것은 이 인구 분산의 좋은 편견이 아닌 것 같습니다 . 반면 N 과소 …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

두 개의 다변량 정규 분포를 가정하여 KL 발산 공식을 도출하는 데 문제가 있습니다. 일 변량 사례를 상당히 쉽게 수행했습니다. 그러나 수학 통계를 취한 지 꽤 오래되었으므로 다변량 사례로 확장하는 데 문제가 있습니다. 나는 단순한 것을 놓치고 있다고 확신합니다. 여기 내가 가진 것이 있습니다 ... 와 q 가 각각 평균 μ …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

질문에서 알 수 있듯이-귀무 가설을 증명할 수 있습니까? 가설에 대한 (제한된) 이해에서 대답은 '아니오'이지만 나는 그것에 대한 엄격한 설명을 할 수 없습니다. 질문에 확실한 답이 있습니까?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

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 

증명에 문제가 있습니다 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] 이는 기대와 조건부 기대에 대한 더 깊은 오해를 드러 낼 가능성이 높습니다. 내가 아는 증거는 다음과 같습니다 (이 증거의 다른 버전은 여기 에서 찾을 수 있습니다 ) ===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[ \big(Y - …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

Wackerly 등의 텍스트 는 이 정리 " 와 는 각각 랜덤 변수 X와 Y의 모멘트 생성 함수를 나타냅니다. 모멘트 생성 함수가 존재하고 "t의 모든 값에 대해 X와 Y는 동일한 확률 분포를 갖습니다." 텍스트의 범위를 넘어서는 증거가 없습니다. Scheaffer Young은 증거가없는 동일한 정리 를 가지고 있습니다. Casella의 사본이 없지만 Google 도서 …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

Grimmet과 Stirzaker 에서 가져온 것 : 표시는 경우가 아닐 수 있다는 것을 균일 [0,1]에 분포하고 및 독립적 동일하게 분포한다. 당신은 안 X 및 Y가 연속 변수 있다고 가정합니다.U=X+YU=X+YU=X+YUUUXXXYYY 와 같이 항상 와 를 찾을 수 있다고 주장함으로써 , 가 불연속적인 것으로 가정 되는 경우 모순에 의한 간단한 증거로 충분합니다. 반면 …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

에서 위키 , 스피어 만 순위 상관이 변환 변수에 의해 계산된다 XiXiX_i 및 YiYiY_i 기록 변수로 xixix_i 및 yiyiy_i 변수 순위 간의 피어슨 상관을 계산 한 후,과 : 그러나 기사는 변수 XiXiX_i 와 사이에 관계가 없으면 YiYiY_i위의 공식은 다음과 같습니다. 여기서 di=yi−xidi=yi−xid_i = y_i - x_i 이면 순위 차이입니다. 누군가 …

14 correlation  proof  spearman-rho 

나는 최근에 이변 량 포아송 분포를 만났지만, 그것이 어떻게 도출 될 수 있는지에 대해 약간 혼란스러워했다. 배포판은 다음과 같이 제공됩니다. 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} 내가 수집 할 수있는 항은 와 사이의 상관 관계의 척도입니다 . 그러므로 와 가 독립적 일 때 , 이고 분포는 …

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

인 경우 분명히엑스나는~ N( 0 , 1 )Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) 엑스1엑스2+ X삼엑스4∼ L a p l a c e ( 0 , 1 )X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} 나는 임의의 이차 형태의 논문을 보았는데, 항상 중심이 아닌 카이 제곱 표현이 끔찍하다. 위의 간단한 관계는 나에게 전혀 명백하지 않은 …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

에서는 통계 학습 요소 , 문제는 고차원 공간에서 K-NN으로 하이라이트 문제로 도입된다. 거기 균일하게 분포되어 데이터 포인트 차원 부 공.P엔NN피pp 원점에서 가장 가까운 데이터 포인트까지의 중간 거리는 다음 식으로 제공됩니다. 디( p , N) = ( 1 − ( 12)1엔)1피d(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N) = \left(1-\left(\frac{1}{2}\right)^\frac{1}{N}\right)^\frac{1}{p} 때 가장 가까운 지점으로 국경에 접근하는 방법, 볼의 …

12 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

나는 양자 회귀 추정기의 두 가지 다른 표현을 보았습니다. Q ( β큐) = ∑나는 : y나는≥ x'나는β엔큐∣ y나는− x'나는β큐∣ + ∑나는 : y나는&lt; x'나는β엔( 1 − q) ∣ y나는− x'나는β큐∣큐(β큐)=∑나는:와이나는≥엑스나는'β엔큐∣와이나는−엑스나는'β큐∣+∑나는:와이나는&lt;엑스나는'β엔(1−큐)∣와이나는−엑스나는'β큐∣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 그리고 Q …

11 proof  quantile-regression  equivalence 

정규 방정식 : 에 X가 가역적이라는 가정없이 하나 이상의 솔루션 이 있음을 어떻게 증명할 수 있습니까?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY 내 유일한 추측은 그것이 일반화 된 역수와 관련이 있지만 완전히 잃어 버린 것입니다.

11 regression  proof 

현재 이것에 붙어, 아마도 이항 분포의 평균 편차를 사용해야하지만 그것을 알아낼 수는 없다는 것을 알고 있습니다.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

'통계적으로 입증 된'사안에 대한 뉴스가 나올 때 제대로 정의 된 통계 개념을 사용하고 있거나 잘못 사용했거나 옥시 모론을 사용하고 있습니까? '통계 증거'는 실제로 가설이나 수학적 증거를 증명하기 위해 수행 된 것이 아니라 '통계 테스트'에 더 가깝습니다.

10 inference  proof