Ich habe eine Folge von nicht negativen Variablen wie: E ( X n | C n ) = C nX.nXnX_nE.( X.n| C.n) = C.nn2E(Xn|Cn)=Cnn2E(X_n|C_n)=\frac{C_n}{n^2} Dabei ist C.nCnC_n eine Folge von Zufallsvariablen, die fast sicher gegen 1 konvergieren 111. Kann ich schließen, dass X.nXnX_n fast sicher gegen 0...
In Kevin Murphys "Maschinelles Lernen: Eine probabilistische Perspektive", Kapitel 3.2, demonstriert der Autor das Bayes'sche Konzeptlernen an einem Beispiel namens "Zahlenspiel": Nachdem wir Proben aus , wollen wir Wählen Sie eine Hypothese die die Regel, die die Stichproben generiert hat, am...
Christopher Bishop definiert den erwarteten Wert der Likelihood-Funktion für das vollständige Datenprotokoll (dh unter der Annahme, dass wir sowohl die beobachtbaren Daten X als auch die latenten Daten Z erhalten) wie folgt:
Motivation Leeb & Pötscher (2005) schreiben im Zusammenhang mit der Inferenz nach der Modellauswahl : Obwohl seit langem bekannt ist, dass die Einheitlichkeit (zumindest lokal) der Parameter ein wichtiges Thema bei der asymptotischen Analyse ist, wurde diese Lektion in der täglichen Praxis...
Ich habe die Funktion glm.fit in R verwendet, um Parameter an ein logistisches Regressionsmodell anzupassen. Standardmäßig verwendet glm.fit iterativ neu gewichtete kleinste Quadrate, um die Parameter anzupassen. Was sind einige Gründe, warum dieser Algorithmus bei Verwendung für die logistische...
Ich verstehe, dass die Formel für die Wahrscheinlichkeit der Konvergenz und ich kann Probleme mit der Formel lösen. Kann jemand es intuitiv erklären (als wäre ich fünf Jahre alt), insbesondere in Bezug auf das, was ist?P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|X_n − X_\infty| \gt \epsilon ]\to...
Durch Inspektion wird mir klar, dass sich die Beta-Verteilung einem Bernoulli ( nähert , wenn wir (wodurch der Mittelwert festgelegt wird) und ) Verteilung.β=1−μμαβ=1−μμα\beta = \frac{1-\mu}{\mu} \alphaα→0α→0\alpha \rightarrow 0μμ\mu Zum Beispiel: par(mfrow = c(1, 2), oma = c(0, 0, 1.5, 0)) xx =...
Das folgende Lemma findet sich in Hayashis Ökonometrie : Lemma 2.1 (Konvergenz in Verteilung und in Momenten): Sei der te Moment von und wobei \ alpha_ {s} endlich ist (dh eine reelle Zahl).
Satz: Wenn eine Folge von k-dimensionalen Zufallsvektoren st und wenn eine kontinuierliche Abbildung ist, dann ist .{Xn}{Xn}\{ X_n \}Xn→pXXn→pXX_n \overset{p}{\to} Xg:Rk→Rmg:Rk→Rmg: R^k \rightarrow R^mg(Xn)→pg(X)g(Xn)→pg(X)g(X_n) \overset{p}{\to} g(X) Beweis: Sei eine positive reelle Zahl. Dann...
Mein Professor behauptete, dass eine Normalverteilung hat. Die Behauptung wurde auf der Grundlage des zentralen Grenzwertsatzes aufgestellt: Als p \ bis \ infty haben wir ein Normal (p \ mu, p ^ 2 \ sigma ^ 2) . Ich sehe nicht, wie dies gültig oder wahr ist, da diese Behauptung auf der linken Seite...