convergence पर टैग किए गए जवाब

चलो को निरूपित मानकों के साथ द्विपद बंटन समारोह (DF) और पर मूल्यांकन किया जाता : और F (\ nu, r) पोइसन DF को पैरामीटर के साथ a \ mathbb R ^ + में r \ _ 0,1,2 में मूल्यांकन किया गया , \ ldots \} : \ start {समीकरण} …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

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 

वितरण में परिवर्तित होने वाले एक यादृच्छिक चर में एक यादृच्छिक चर के बीच सहज अंतर क्या है ? मैंने कई परिभाषाएँ और गणितीय समीकरण पढ़े हैं, लेकिन यह वास्तव में मदद नहीं करता है। (कृपया ध्यान रखें, मैं अर्थमिति का अध्ययन करने वाला स्नातक छात्र हूं।) एक यादृच्छिक चर …

26 distributions  random-variable  convergence  intuition 

मैंने EM एल्गोरिथ्म (जैसे बिशप के पैटर्न मान्यता और मशीन लर्निंग से और रोजर और जेरोलामी फर्स्ट कोर्स ऑन मशीन लर्निंग से) के स्पष्टीकरण के एक जोड़े को पढ़ा है। ईएम की व्युत्पत्ति ठीक है, मैं इसे समझता हूं। मैं यह भी समझता हूं कि एल्गोरिथम किसी चीज़ को क्यों …

24 missing-data  convergence  expectation-maximization 

की अधिकतम iid Standardnormals चरम मान सिद्धांत के अनुसार मानक Gumbel वितरण में परिवर्तित होता है ।X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim हम उसे कैसे दिखा सकते हैं? हमारे पास है P(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(\max X_i \leq x) = P(X_1 \leq x, \dots, X_n \leq x) = P(X_1 \leq x) \cdots P(X_n \leq x) = F(x)^n हमें …

21 probability  normal-distribution  convergence  extreme-value 

यदि मानक विचलन सीमा के बिना बढ़ता है तो क्या सामान्य वितरण एक निश्चित वितरण में परिवर्तित हो जाता है? यह मुझे प्रतीत होता है कि पीडीएफ़ द्वारा दिए गए सीमा के साथ एक समान वितरण की तरह लग रहा है [−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]। क्या ये सच है?

18 normal-distribution  convergence 

मुद्दा पहले भी सामने आया है, लेकिन मैं एक विशिष्ट प्रश्न पूछना चाहता हूं जो एक उत्तर को स्पष्ट करने का प्रयास करेगा जो इसे स्पष्ट करेगा (और वर्गीकृत करेगा): "गरीब आदमी की विषमताएं" में, कोई भी स्पष्ट अंतर रखता है (ए) यादृच्छिक चर का एक क्रम जो एक निरंतरता …

18 mathematical-statistics  variance  convergence  asymptotics  consistency 

मेरे पास केंद्रीय सीमा प्रमेय (CLT) के बारे में बहुत शुरुआत का प्रश्न है: मुझे पता है कि सीएलटी बताता है कि आईआईडी यादृच्छिक चर का एक मतलब लगभग सामान्य वितरित किया जाता है ( , जहां एन सम्मन का सूचकांक है) या मानकीकृत यादृच्छिक चर का मानक सामान्य वितरण …

18 probability  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

यह पर्याप्त है कि एमएसई = 0 के रूप में दिखाने के लिए है n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? मैं भी अपने नोट्स में प्लिम के बारे में कुछ पढ़ता हूं। मैं प्लिम कैसे ढूंढता हूं और यह दिखाने के लिए इसका उपयोग करता हूं कि अनुमानक सुसंगत है?

17 estimation  convergence  consistency 

मैंने पढ़ा कि k- साधन एल्गोरिथ्म केवल एक स्थानीय न्यूनतम में परिवर्तित होता है न कि वैश्विक न्यूनतम पर। ऐसा क्यों है? मैं तार्किक रूप से सोच सकता हूं कि कैसे प्रारंभिक अंतिम क्लस्टरिंग को प्रभावित कर सकता है और उप-इष्टतम क्लस्टरिंग की संभावना है, लेकिन मुझे ऐसा कुछ भी …

17 clustering  k-means  convergence  gradient-descent  minimum 

(मूल रूप से MSE पर पोस्ट किया गया।) मैंने शास्त्रीय केंद्रीय सीमा प्रमेय के सामान्य वितरण (या स्थिर वितरणों में से किसी एक) को "संभावना" के रूप में संभाव्यता घनत्व के स्थान में "आकर्षित करने वाले" के कई अनुमानों पर चर्चा करते देखा है। उदाहरण के लिए, विकिपीडिया के उपचार …

16 probability  mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  convolution 

मैं आर में पैकेज glmerसे फ़ंक्शन का उपयोग कर lme4रहा हूं, और मैं bobyqaअनुकूलक (मेरे मामले में डिफ़ॉल्ट) का उपयोग कर रहा हूं । मुझे एक चेतावनी मिल रही है, और मैं उत्सुक हूं कि इसका क्या मतलब है। Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

मैं स्टेन प्रलेखन से गुजर रहा था जिसे यहाँ से डाउनलोड किया जा सकता है । मुझे गेलमैन-रुबिन डायग्नोस्टिक के उनके कार्यान्वयन में विशेष रूप से दिलचस्पी थी। मूल पेपर गेलमैन एंड रुबिन (1992) संभावित स्केल रिडक्शन फैक्टर (PSRF) को निम्नानुसार परिभाषित करता है: चलो हो वें मार्कोव श्रृंखला नमूना …

16 mcmc  convergence  gibbs  metropolis-hastings  stan 

मैं उच्च-आयामी प्रतिगमन के क्षेत्र में अनुसंधान पर पढ़ने की कोशिश कर रहा हूं; जब ppp से भी बड़ा है nnn , कि है, p>>np>>np >> n । ऐसा लगता है कि प्रतिगमन अनुमानकों के लिए अभिसरण की दर के संदर्भ में शब्द logp/nlog⁡p/n\log p/n अक्सर दिखाई देता है। β^β^\hat{\beta}1n∥Xβ^−Xβ∥22=OP(σlogpn−−−−−√∥β∥1).1n‖Xβ^−Xβ‖22=OP(σlog⁡pn‖β‖1). …

16 regression  lasso  convergence  high-dimensional 

मेरे प्रश्न हैं: क्या सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLM) को वैश्विक अधिकतम में परिवर्तित करने की गारंटी है? यदि हां, तो क्यों? इसके अलावा, उत्तलता का बीमा करने के लिए लिंक समारोह में क्या अड़चनें हैं? GLMs के बारे में मेरी समझ यह है कि वे एक अत्यधिक नॉनलाइनियर संभावना फ़ंक्शन …

16 generalized-linear-model  optimization  convergence  exponential-family