«self-study» 태그된 질문

지난 2 년간 통계를 공부해 왔습니다. 내가 배운 거의 모든 것은 파라 메트릭 통계에 관한 것입니다. 이제 비모수 통계에 대해 자세히 알고 싶습니다. 누구나이 분야에 대한 간결한 (아마도 읽을 수있는) 소개를 제안 할 수 있습니까?

11 self-study  nonparametric  references 

문제는 다음과 같습니다. 모수 k = 3 인 음 이항 분포에서 n 값의 랜덤 표본을 수집합니다. 모수 π의 최대 우도 추정값을 찾습니다. 이 추정기의 표준 오차에 대한 점근 공식을 찾으십시오. 모수 k가 충분히 크면 음 이항 분포가 왜 정규 분포인지를 설명하십시오. 이 정규 근사의 매개 변수는 무엇입니까? 내 작업은 다음과 …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

Kevin Murphy의 저서 : Machine Learning-A Probabilistic Perspective를 읽고 있습니다. 첫 번째 장에서 저자는 차원의 저주를 설명하고 있으며 이해하지 못하는 부분이 있습니다. 예를 들어 저자는 다음과 같이 말합니다. 입력이 D 차원 단위 큐브를 따라 균일하게 분포되어 있다고 가정하십시오. 원하는 분수를 포함 할 때까지 x 주위에 하이퍼 큐브를 성장시켜 클래스 레이블의 …

11 self-study  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

가 볼록한 라는 증거를 제공하십시오. . 여기서 및 는 각각 표준 일반 PDF 및 CDF입니다.Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)}∀x>0∀x>0\forall x>0 ϕϕ\phiΦΦ\mathbf{\Phi} 시도한 단계 1) 캘러스 방법 미적분법을 시도하고 두 번째 미분에 대한 공식을 가지고 있지만 그것이 긍정적 임을 나타낼 수는 없습니다 . 더 자세한 정보가 필요하면 알려주십시오.∀x>0∀x>0\forall x > 0 마지막으로 Let Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Let Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)\begin{eqnarray*} …

10 probability  self-study 

다음 진술을 증명하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Google에서 찾은 연구 논문에 나와 있습니다. 이 진술을 증명하는 데 도움이 필요합니다! 하자 , 직교 행렬이며, 가우시안이다. 직교 정상적으로 동일한 분포를 갖는 가우스 의 동위 원소 거동 .X=ASX=ASX= ASAAASSSSSS 를 적용한 후 Gaussian 은 어떻습니까?XXXAAASSS

10 self-study  normal-distribution  orthogonal 

하자 농도에서 무작위로 일( X 1 , X 2 , ... , X N ) (X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n)F θ ( X ) = θ X θ - 1 1 0 < X < 1,θ > 0fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 의 UMVUE를 찾으려고합니다 .θ1 + θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} 의 관절 밀도 는( X 1 , … , …

10 self-study  distributions  estimation  inference  beta-distribution 

사이트를 읽으면서 대부분의 답변은 기계 학습 알고리즘에서 교차 유효성 검사를 수행해야한다고 제안합니다. 그러나 "머신 러닝 이해하기"라는 책을 읽으면서 때때로 교차 검증을 사용하지 않는 것이 더 나은 운동이 있다는 것을 알았습니다. 정말 혼란 스러워요. 전체 데이터에 대한 훈련 알고리즘이 교차 검증보다 낫습니까? 실제 데이터 세트에서 발생합니까? 를 k 가정 클래스로 하자 …

10 machine-learning  self-study  cross-validation 

면접관이 귀하의 가 가격 탄력성 모델에 대해 매우 낮다고 (5-10 % 사이) 가정 한 작업에 대한 인터뷰 질문에 직면했습니다 . 이 질문을 어떻게 해결 하시겠습니까?아르 자형2R2R^2 무엇이 잘못되었거나 선형이 아닌 방법을 적용해야하는지 확인하기 위해 회귀 진단을 수행한다는 사실 이외의 다른 생각은 할 수 없었습니다. 어떻게 든 면접관이 내 대답에 만족하지 …

10 regression  self-study  theory 

하자 엑스1엑스1X_1 , 엑스2엑스2X_2 , ⋯⋯\cdots , 엑스디~ N( 0 , 1 )엑스디∼엔(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1) 와 독립. X 4 의 기대는 무엇입니까 1엑스41( X21+ ⋯ + X2디)2엑스14(엑스12+⋯+엑스디2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} ? E를 쉽게 찾을 수 E ( X21엑스21+ ⋯ + X2디) = 1디이자형(엑스12엑스12+⋯+엑스디2)=1디\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

하자 에서 샘플링 IID 랜덤 변수들의 시퀀스 일 알파 안정된 분포 파라미터와 입니다. α = 1.5 ,X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 이제 시퀀스를 고려하십시오 . 여기서 , .Y1,Y2,…,YnY1,Y2,…,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Y_{j+1} = X_{3j+1}X_{3j+2}X_{3j+3} - 1j=0,…,n−1j=0,…,n−1j=0, \ldots, n-1 …

10 probability  self-study  monte-carlo  convergence  order-statistics 

이 질문은 Van der Vaart의 저서 Asymptotic Statistics, pg에서 발췌 한 것입니다. 253. # 3 : 및 이 매개 변수 및 갖는 독립 다항식 벡터 라고 가정합니다 . 귀무 가설에서 는XmXm\mathbf{X}_mYnYn\mathbf{Y}_n(m,a1,…,ak)(m,a1,…,ak)(m,a_1,\ldots,a_k)(n,b1,…,bk)(n,b1,…,bk)(n,b_1,\ldots,b_k)ai=biai=bia_i=b_i ∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i\sum_{i=1}^k \dfrac{(X_{m,i} - m\hat{c}_i)^2}{m\hat{c}_i} + \sum_{i=1}^k \dfrac{(Y_{n,i} - n\hat{c}_i)^2}{n\hat{c}_i} 에는 분포가 있습니다. 여기서 입니다.χ2k−1χk−12\chi^2_{k-1}c^i=(Xm,i+Yn,i)/(m+n)c^i=(Xm,i+Yn,i)/(m+n)\hat{c}_i = (X_{m,i} + Y_{n,i})/(m+n) 시작하는 …

10 self-study  chi-squared  multinomial  central-limit-theorem 

이 질문은 Robert Hogg의 388 페이지의 수학 통계 6 판 7.4.9 소개에서 발췌 한 것입니다. 하자 PDF 파일과 IID 수 제로 다른 곳 .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nf(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\theta0 (가) MLE 찾기 의θ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (b)는 에 대한 충분한 통계치 ? 왜 ?θ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (c) 은 의 유일한 MVUE 입니까? 왜 ?(n+1)θ^/n(n+1)θ^/n(n+1)\hat{\theta}/nθθ\theta 나는 (a)와 (b)를 풀 수 있다고 …

10 self-study  maximum-likelihood  order-statistics  sufficient-statistics  umvue 

제목에서 제안한대로. 이 pdf 연속 iid 랜덤 변수 라고 가정 합니다. 이벤트를 고려하는 것이 , 따라서, 시퀀스가 처음으로 감소 할 때이다. 그렇다면 의 가치는 무엇 입니까?X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \dotsc, X_nfffX1≤X2…≤XN−1>XNX1≤X2…≤XN−1>XNX_1 \leq X_2 \dotsc \leq X_{N-1} > X_NN≥2N≥2N \geq 2NNNE[N]E[N]E[N] 먼저 를 평가하려고했습니다 . I은 할 마찬가지로, 있습니다. 마찬가지로 내가 큰 도착, …

10 probability  self-study  iid 

반례를 증명하거나 제공하십시오. 만약 , 다음XnXnX_n →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, ( ∏ n i = 1 X i ) 1 / nXXX(∏ni=1Xi)1/n(∏i=1nXi)1/n(\prod_{i=1}^{n}X_i)^{1/n} →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX 내 시도 : FALSE : 가 음수 값만 취할 수 있고 이라고 가정합니다.X N ≡ X ∀ NXXXXn≡XXn≡XX_n \equiv X ∀∀\forall nnn THEN …

10 self-study  convergence  geometric-mean 

k가 사용 된 트레이닝 포인트의 수와 동일한 경우 k- 최근 접 이웃 알고리즘의 VC- 차원은 무엇입니까? 컨텍스트 : 이 질문은 제가 수강하는 과정에서 요청되었으며 거기에 주어진 답은 0입니다. 그러나 이것이 왜 그런지 이해하지 못합니다. 내 직감은 VC 차원이 1이어야한다는 것입니다. 모든 모델이 첫 번째 모델에 따라 한 클래스에 속하고 다른 …

10 machine-learning  self-study  k-nearest-neighbour  vc-dimension