Als «convergence» getaggte Fragen

Konvergenz bedeutet im Allgemeinen, dass sich eine Sequenz einer bestimmten Probenmenge einer Konstanten nähert, wenn die Probengröße gegen unendlich tendiert. Konvergenz ist auch eine Eigenschaft eines iterativen Algorithmus zur Stabilisierung eines bestimmten Zielwerts.

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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Intuitive Erklärung von Verteilungskonvergenz und Wahrscheinlichkeitskonvergenz
Was ist der intuitive Unterschied zwischen einer zufälligen Variablen, deren Wahrscheinlichkeit konvergiert, und einer zufälligen Variablen, deren Verteilung konvergiert? Ich habe zahlreiche Definitionen und mathematische Gleichungen gelesen, aber das hilft nicht wirklich. (Bitte denken Sie daran, dass ich Student im Grundstudium der Ökonometrie bin.) Wie kann eine Zufallsvariable zu einer …
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Warum konvergiert der Expectation Maximization-Algorithmus garantiert gegen ein lokales Optimum?
Ich habe einige Erklärungen zum EM-Algorithmus gelesen (z. B. aus Bishops Mustererkennung und maschinellem Lernen sowie aus dem ersten Kurs von Roger und Gerolami über maschinelles Lernen). Die Ableitung von EM ist in Ordnung, ich verstehe es. Ich verstehe auch, warum der Algorithmus etwas überdeckt: Bei jedem Schritt verbessern wir …
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Asymptotische Konsistenz mit asymptotischer Varianz ungleich Null - was bedeutet das?
Das Problem ist schon einmal aufgetaucht, aber ich möchte eine bestimmte Frage stellen, die versucht, eine Antwort zu finden, die es verdeutlicht (und klassifiziert): In "Poor Man's Asymptotics" wird klar unterschieden zwischen (a) eine Folge von Zufallsvariablen, die mit einer Wahrscheinlichkeit gegen eine Konstante konvergieren im gegensatz zu (b) eine …
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Zentraler Grenzwertsatz und das Gesetz der großen Zahlen
Ich habe eine Anfängerfrage zum Central Limit Theorem (CLT): Mir ist bekannt, dass die CLT angibt, dass ein Mittelwert von iid Zufallsvariablen ungefähr normalverteilt ist (für , wobei der Index der Summanden ist), oder dass die standardisierte Zufallsvariable eine Standardnormalverteilung aufweisen würde.nn → ∞n→∞n \to \inftynnn Das Gesetz der großen …
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Eine dynamische Systemansicht des zentralen Grenzwertsatzes?
(Ursprünglich auf MSE gepostet .) Ich habe viele heuristische Diskussionen über den klassischen zentralen Grenzwertsatz gesehen, die von der Normalverteilung (oder einer der stabilen Verteilungen) als einem "Attraktor" im Raum der Wahrscheinlichkeitsdichten sprechen. Betrachten Sie zum Beispiel diese Sätze ganz oben in der Behandlung von Wikipedia : Im allgemeinen Sprachgebrauch …
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Bedeutung einer Konvergenzwarnung in glmer
Ich verwende die glmerFunktion aus dem lme4Paket in R und verwende den bobyqaOptimierer (dh die Standardeinstellung in meinem Fall). Ich bekomme eine Warnung und bin gespannt, was das bedeutet. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region …
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Hochdimensionale Regression: Warum ist
Ich versuche, mich über die Forschung im Bereich der hochdimensionalen Regression zu informieren. wenn größer als ist, ist das . Es scheint, als würde der Begriff häufig als Konvergenzrate für Regressionsschätzer verwendet.n p > > n log p / npppnnnp > > np>>np >> nLogp / nLog⁡p/n\log p/n Zum Beispiel …
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Hat die Protokollwahrscheinlichkeit in GLM die Konvergenz zu globalen Maxima garantiert?
Meine Fragen sind: Werden generalisierte lineare Modelle (GLMs) garantiert zu einem globalen Maximum konvergieren? Wenn ja warum? Welche Einschränkungen gibt es für die Verbindungsfunktion, um die Konvexität sicherzustellen? Mein Verständnis von GLMs ist, dass sie eine hochgradig nichtlineare Wahrscheinlichkeitsfunktion maximieren. Daher würde ich mir vorstellen, dass es mehrere lokale Maxima …
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Stan versus Gelman-Rubin Definition
Ich habe die Stan-Dokumentation durchgesehen, die hier heruntergeladen werden kann . Besonders interessiert hat mich die Implementierung der Gelman-Rubin-Diagnostik. Das Originalpapier Gelman & Rubin (1992) definiert den potenziellen Skalenreduktionsfaktor (PSRF) wie folgt: Sei die te Markov-Kette, und es seien insgesamt unabhängige Ketten abgetastet. Sei der Mittelwert aus der ten Kette …
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