Вопросы с тегом «mathematical-statistics»

Математическая теория статистики, связанная с формальными определениями и общими результатами.

1
Решение замкнутой формы задачи Лассо, когда матрица данных диагональна
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} У нас проблема: при условии, что: \ sum_ {я = 1} ^ nx_ix_i ^ T = \ диаг (\ 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). Есть ли в этом случае решение в замкнутой форме? У меня есть это: (XTX)−1=diag(σ−21,...,σ−2d),(XTX)−1=diag⁡(σ1−2,...,σd−2),(X^TX)^{-1}=\diag\left(\sigma_1^{-2},...,\sigma_d^{-2}\right), и поэтому …

5
Какие области математической статистики являются высоко пригодными для использования?
Я собираюсь закончить свои отличия в области статистики, и я действительно хочу получить докторскую степень, потому что я нахожу математическую статистику чрезвычайно интересной. Области исследований, в которых я больше всего хочу получить докторскую степень, - это случайные процессы и временные ряды. Однако я также хочу продолжить карьеру в частном секторе …

2
Каковы известные, существующие практические применения теории хаоса в интеллектуальном анализе данных?
Случайно читая некоторые работы массового рынка по теории хаоса за последние несколько лет, я начал задаваться вопросом, как различные аспекты этого могут быть применены к интеллектуальному анализу данных и смежным областям, таким как нейронные сети, распознавание образов, управление неопределенностью и т. Д. На сегодняшний день я В опубликованном исследовании мы …

3
Линейная регрессия: есть ли ненормальное распределение, дающее идентичность OLS и MLE?
Этот вопрос вдохновлен долгим обсуждением в комментариях здесь: Как линейная регрессия использует нормальное распределение? В обычной модели линейной регрессии для простоты здесь написано только с одним предиктором: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i где xixix_i - известные константы, а ϵiϵi\epsilon_i - члены с независимой ошибкой с нулевым …

2
Пример противоречивой оценки максимального правдоподобия
Я читаю комментарий к статье, и автор заявляет, что иногда, даже если оценки (найденные по ОД или максимальному квазиликтуализму) могут быть непоследовательными, сила отношения правдоподобия или теста отношения квази-правдоподобия все еще может сходиться к 1, поскольку число наблюдаемых данных стремится к бесконечности (непротиворечивость теста). Как и когда это происходит? Вы …


2
Дискретная равномерная случайная величина (?), Принимающая все рациональные значения в замкнутом интервале
У меня только что была (интеллектуальная) паническая атака. Непрерывная случайная величина, которая следует за униформой на отрезке : удобно знакомая статистическая концепция. U(a,b)U(a,b)U(a,b) Непрерывный равномерный Р., имеющий поддержку над расширенными реалами (половиной или целым): не собственно Р., а базовая байесовская концепция неправильного априорного, полезного и применимого. Дискретная униформа, принимающая конечное …

1
Ожидаемое значение и дисперсия следовой функции
Для случайных величин и положительной полуопределенной матрицы A : существует ли упрощенное выражение для ожидаемого значения E [ T r ( X T A X ) ] и дисперсии, ? Обратите внимание, что не является случайной величиной.X∈RhX∈RhX \in \mathbb{R}^hAAAE[Tr(XTAX)]E⁡[Tr(XTAX)]\mathop {\mathbb E}[Tr(X^TAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(X^TAX)]AAA


7
Осмысление теории статистики и приложений
Я недавно закончил со степенью магистра по медицинскому и биологическому моделированию, сопровождаемый инженерной математикой в ​​качестве фона. Несмотря на то, что моя образовательная программа включала в себя значительное количество курсов по математической статистике (список приведен ниже), которыми я руководил с довольно высокими оценками, я часто полностью терял взгляд на теорию …

1
Интуиция для высших моментов в круговой статистике
В круговой статистике, среднее значение случайной величины со значениями на окружности S определяются как м 1 ( Z ) = ∫ S г Р Z ( θ ) d θ (см википедия ). Это очень естественное определение, как и определение дисперсии V a r ( Z ) = 1 - …

11
Стандартное отклонение совершенно неверно? Как вы можете рассчитать стандартное отклонение для высоты, количества и т. Д. (Положительные числа)?
Допустим, я вычисляю высоту (в см), и числа должны быть больше нуля. Вот пример списка: 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 В этом примере, согласно нормальному распределению, 99,7% значений должны быть в ± 3 раза больше стандартного отклонения от среднего. Однако даже …

1
Интуитивное понимание теоремы Халмоса-Сэвиджа
Теорема Халмоса-Сэвиджа говорит, что для доминирующей статистической модели статистика достаточно, если (и только если) для всех существует -измеримая версия производной Радона Никодима где является привилегированный мера такая , что для и .(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty P_i c_i ci>0,∑∞i=1ci=1ci>0,∑i=1∞ci=1c_i …

2
Как определить область отказа, когда нет UMP?
Рассмотрим модель линейной регрессии ,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} Пусть против H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2 .H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 Мы можем сделать вывод, что , гдеdim(X)=n×k. ИМХявляется типичным для обозначения матрицы аннуляторного,МXу= у , где у является зависимой переменнойурегрессировали наX.yTMXyσ2∼χ2(n−k)yTMXyσ2∼χ2(n−k)\frac{\mathbf{y}^T\mathbf{M_X}\mathbf{y}}{\sigma^2}\sim \chi^2(n-k)dim(X)=n×kdim(X)=n×kdim(\mathbf{X})=n\times kMXMX\mathbf{M_X}MXy=y^MXy=y^\mathbf{M_X}\mathbf{y}=\hat{\mathbf{y}}y^y^ \hat{\mathbf{y}}yy\mathbf{y}XX\mathbf{X} Книга, которую я читаю, …

1
Понимание критерия хи-квадрат и распределения хи-квадрат
Я пытаюсь понять логику теста хи-квадрат. Критерий хи-квадрат равен . Затем сравнивается с распределением хи-квадрат, чтобы определить значение p., чтобы отклонить или не принять нулевую гипотезу. : наблюдения получены из распределения, которое мы использовали для создания наших ожидаемых значений. Например, мы могли бы проверить, дается ли вероятность получения как мы …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.