Câu hỏi được gắn thẻ «mathematical-statistics»

Lý thuyết toán học về thống kê, liên quan đến các định nghĩa chính thức và kết quả chung.

1
Giải pháp dạng đóng cho vấn đề Lasso khi ma trận dữ liệu là đường chéo
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} Chúng tôi có vấn đề: với giả định rằng: \ sum_ {i = 1} ^ nx_ix_i ^ T = \ diag (\ sigma_1 ^ 2, ..., \ sigma_d ^ 2).minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right),∑i=1nxixTi=diag(σ21,...,σ2d).∑i=1nxixiT=diag⁡(σ12,...,σd2).\sum_{i=1}^nx_ix_i^T=\diag(\sigma_1^2,...,\sigma_d^2). Có một giải pháp dạng đóng trong trường hợp này? Tôi có điều …


2
Các ứng dụng thực tế đã biết, hiện có của lý thuyết hỗn loạn trong khai thác dữ liệu là gì?
Trong khi tình cờ đọc một số thị trường đại chúng hoạt động trên lý thuyết hỗn loạn trong vài năm qua, tôi bắt đầu tự hỏi làm thế nào các khía cạnh khác nhau của nó có thể được áp dụng cho khai thác dữ liệu và các lĩnh …

3
Hồi quy tuyến tính: bất kỳ phân phối không bình thường nào cho danh tính của OLS và MLE?
Câu hỏi này được lấy cảm hứng từ cuộc thảo luận dài trong các bình luận ở đây: Làm thế nào để hồi quy tuyến tính sử dụng phân phối chuẩn? Trong mô hình hồi quy tuyến tính thông thường, vì đơn giản đây bằng văn bản với chỉ có …


2
Phát sinh phân phối Poisson bivariate
Gần đây tôi đã gặp phải phân phối Poisson bivariate, nhưng tôi hơi bối rối về cách nó có thể được bắt nguồn. Phân phối được đưa ra bởi: 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} Từ những gì tôi có thể thu thập, thuật ngữ θ0θ0\theta_{0} …

2
Biến ngẫu nhiên thống nhất rời rạc (?) Lấy tất cả các giá trị hợp lý trong một khoảng thời gian đóng
Tôi vừa có một cuộc tấn công hoảng loạn (trí tuệ). Một biến ngẫu nhiên liên tục theo sau một đồng phục trong một khoảng đóng U(a,b)U(a,b)U(a,b) : một khái niệm thống kê quen thuộc thoải mái. Một rv thống nhất liên tục có hỗ trợ trên các thực tế …





11
Là độ lệch chuẩn hoàn toàn sai? Làm thế nào bạn có thể tính toán tiêu chuẩn cho chiều cao, số đếm và vv (số dương)?
Giả sử tôi đang tính chiều cao (tính bằng cm) và các số phải cao hơn 0. Dưới đây là danh sách mẫu: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 Trong ví dụ này, theo phân phối chuẩn, 99,7% giá trị phải nằm …

2
Làm cách nào để xác định Vùng từ chối khi không có UMP?
Hãy xem xét mô hình hồi quy tuyến tính y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Hãy H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2 vs H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 . Chúng ta có thể suy ra rằng yTMXyσ2∼χ2(n−k)yTMXyσ2∼χ2(n−k)\frac{\mathbf{y}^T\mathbf{M_X}\mathbf{y}}{\sigma^2}\sim \chi^2(n-k), nơidim(X)=n×kdim(X)=n×kdim(\mathbf{X})=n\times k. VàMXMX\mathbf{M_X}là ký hiệu đặc trưng cho ma trận Annihilator,MXy=y^MXy=y^\mathbf{M_X}\mathbf{y}=\hat{\mathbf{y}} , nơi y là biến phụ thuộcythụt …

1
Hiểu bài kiểm tra Chi bình phương và phân phối Chi bình phương
Tôi đang cố gắng để hiểu logic đằng sau bài kiểm tra chi bình phương. Các thử nghiệm Chi-squared là χ2=∑(obs−exp)2expχ2=∑(obs−exp)2exp\chi ^2 = \sum \frac{(obs-exp)^2}{exp} . χ2χ2\chi ^2sau đó được so sánh với phân phối Chi bình phương để tìm ra p.value để từ chối hoặc không giả thuyết khống. …


Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.