Als «self-study» getaggte Fragen

Nach der Zentrierung können die beiden Messungen x und −x als unabhängige Beobachtungen aus einer Cauchy-Verteilung mit Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion angenommen werden: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ Zeigen Sie, dass, wenn x2≤1x2≤1x^2≤ 1 der MLE von θθ\theta 0 ist, aber wenn x2&gt;1x2&gt;1x^2>1 es zwei MLE von …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

Ist es in Ordnung, einem Histogramm eine vertikale Linie hinzuzufügen, um den Mittelwert zu visualisieren? Es scheint mir in Ordnung zu sein, aber ich habe das noch nie in Lehrbüchern und Ähnlichem gesehen, also frage ich mich, ob es eine Art Konvention gibt, das nicht zu tun? Die Grafik ist …

13 self-study  data-visualization  mean  histogram 

Ich nehme am maschinellen Lernkurs von Andrew Ng teil und konnte die Antwort auf diese Frage nach mehreren Versuchen nicht richtig beantworten. Bitte helfen Sie, das Problem zu lösen, obwohl ich das Level durchlaufen habe. Angenommen, m=4m=4m=4 Schüler haben eine Klasse besucht und die Klasse hatte eine Zwischenprüfung und eine …

13 machine-learning  self-study  normalization 

Diese Frage wurde mir in einem Interview mit (n,k)=(400,220)(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) gestellt. Gibt es eine "richtige" Antwort? Angenommen, die Würfe sind iid und die Wahrscheinlichkeit von Köpfen ist p=0.5p=0.5p=0.5 . Die Verteilung der Anzahl der Köpfe in 400 Würfen sollte dann in der Nähe von Normal (200, 10 …

13 probability  hypothesis-testing  self-study  prior 

Die Freiheitsgrade in einer multiplen Regression sind gleich , wobei die Anzahl der Variablen ist.N−k−1N−k−1N-k-1kkk Beinhaltet die Antwortvariable (dh )? Zum Beispiel wird in dem Modell , führt dann k = 3 (dh 1 df jeweils für Y , X 1 , &amp; X 2 )? Y Y = B …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Meine Frage ergibt sich aus der folgenden Tatsache. Ich habe Beiträge, Blogs, Vorträge sowie Bücher über maschinelles Lernen gelesen. Mein Eindruck ist, dass Praktiker des maschinellen Lernens vielen Dingen, die Statistiker / Ökonometrie interessieren, gleichgültig gegenüberstehen. Insbesondere betonen Praktiker des maschinellen Lernens die Vorhersagegenauigkeit gegenüber der Inferenz. Ein solches Beispiel …

13 machine-learning  self-study  inference 

Ich weiß, dass für die stetige Variable P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 . Aber ich kann mir nicht vorstellen, dass wenn P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 , es unendlich viele mögliche xxx . Und warum werden ihre Wahrscheinlichkeiten unendlich klein?

13 probability  self-study  references  continuous-data 

XXX und sind unabhängig voneinander verteilte Zufallsvariablen, wobei und . Wie ist die Verteilung von ?YYYX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)}Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)Z=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X Die Fugendichte von ist gegeben durch(X,Y)(X,Y)(X,Y) fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|<w\}} Das marginale pdf von ist dann , was mich nirgendwohin führt.ZZZfZ(z)=∫∞|z|fZ,W(z,w)dwfZ(z)=∫|z|∞fZ,W(z,w)dwf_Z(z)=\displaystyle\int_{|z|}^\infty f_{Z,W}(z,w)\,\mathrm{d}w Wiederum zeigt sich beim Auffinden der Verteilungsfunktion von eine unvollständige Beta / Gamma-Funktion:ZZZ FZ(z)=Pr(Z≤z)FZ(z)=Pr(Z≤z)F_Z(z)=\Pr(Z\le …

12 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

In Mostly Harmless Econometrics: Ein Empiricist's Companion (Angrist und Pischke, 2009: Seite 209) las ich Folgendes: (...) Tatsächlich ist gerade identifizierter 2SLS (etwa der einfache Wald-Schätzer) ungefähr unvoreingenommen . Dies ist formal schwer zu zeigen, da gerade identifizierte 2SLS keine Momente haben (dh die Stichprobenverteilung hat fette Schwänze). Trotzdem ist …

12 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

Ich höre diese Wörter immer mehr, während ich maschinelles Lernen studiere. Tatsächlich haben einige Leute die Fields-Medaille gewonnen, indem sie an Gleichungssystemen gearbeitet haben. Ich denke, dies ist ein Begriff, der sich von statistischer Physik / Mathematik zum maschinellen Lernen hinzieht. Natürlich konnten einige Leute, die ich gefragt habe, dies …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

Sei X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n) eine Zufallsstichprobe aus der Gleichverteilung auf (a,b)(a,b)(a,b) , wobei a&lt;ba&lt;ba < b . Sei Y1Y1Y_1 und YnYnY_n die Statistik der größten und kleinsten Ordnung. Zeigen Sie, dass die Statistik (Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n) eine gemeinsam vollständige ausreichende Statistik für den Parameter θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b). Es …

12 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

Wenn XXX eine diskrete und YYY eine kontinuierliche Zufallsvariable ist, was können wir dann über die Verteilung von sagen X+YX+YX+Y? Ist es kontinuierlich oder ist es gemischt? Was ist mit dem Produkt XYXYXY ?

12 self-study  distributions  random-variable 

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 4 Jahren . Ich habe dieses Problem, wo ich das pdf von Y=X2Y=X2Y = X^2 . Ich weiß …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

Ich studiere Mustererkennung und maschinelles Lernen und bin auf die folgende Frage gestoßen. Betrachten Sie ein Zweiklassen-Klassifizierungsproblem mit gleicher Wahrscheinlichkeit für die vorherige Klasse P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} und die Verteilung der Instanzen in den einzelnen Klassen von p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Wie kann ich das lösen? Ich brauche Zwischengleichungen. Vielleicht lautet die Antwort .- t f ( x )−tf(x)-tf(x) dd t [∫ ∞ t xf(x)d x ]ddt[∫∞txf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f ( x )f(x)f(x) ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Das heißt, und \ lim \ limits_ {x \ bis \ …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics