Statistiques et Big Data proof

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Existe-t-il un moyen élégant / perspicace de comprendre cette identité de régression linéaire pour plusieurs ?

En régression linéaire, je suis tombé sur un résultat délicieux que si nous ajustons le modèle E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, puis, si nous normalisons et données , et ,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. Cela me semble être une version à 2 …

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Le binôme négatif n'est-il pas exprimable comme dans la famille exponentielle s'il y a 2 inconnues?

J'ai eu un devoir pour exprimer la distribution binomiale négative comme une famille exponentielle de distributions étant donné que le paramètre de dispersion était une constante connue. C'était assez facile, mais je me demandais pourquoi ils exigeraient que nous maintenions ce paramètre fixe. J'ai trouvé que je ne pouvais pas …

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Régression Preuve que le point de moyennes (x, y) se trouve sur la droite de régression estimée

Comment montrez-vous que le point des moyennes (x, y) se trouve sur la droite de régression estimée?

9 distributions regression proof self-study

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Comment prouver qu'un événement se produit à l'infini souvent (presque sûrement)?

Exercice: il y a un dé à 6 faces et une pièce biaisée qui a une probabilité p> 0 de monter sur chaque lancer. Le dé est lancé à l'infini souvent, et chaque fois que vous lancez un 6, vous lancez ensuite la pièce. Prouvez qu'avec la probabilité 1, vous …

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Preuve du dernier théorème d'Angrist et Imbens 1994

Supposons que nous ayons un instrument binaire qui peut être utilisé pour estimer l'effet de la variable endogène sur le résultat . Supposons que l'instrument ait une première étape importante, qu'il soit assigné au hasard, qu'il satisfasse à la restriction d'exclusion et qu'il satisfasse à la monotonie comme indiqué dans …

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Comment prouver formellement que l'erreur OOB dans une forêt aléatoire n'est pas biaisée?

J'ai lu cette déclaration plusieurs fois mais je n'ai jamais trouvé de preuve. Je voudrais essayer d'en produire un moi-même mais je ne sais même pas quelle notation utiliser. Est-ce que quelqu'un peut m'aider avec ça?

8 mathematical-statistics random-forest unbiased-estimator proof

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Est-il possible d'avoir un estimateur sans biais et borné?

J'ai un paramètre qui se situe entre . Disons que je peux exécuter une expérience et obtenir , où est un gaussien standard. Ce dont j'ai besoin, c'est d'une estimation de qui est 1) sans biais 2) presque sûrement borné. L'exigence (2) est cruciale pour moi.θθ\theta[0,1][0,1][0,1]θ^=θ+wθ^=θ+w\hat{\theta} = \theta + wwwwθθ\theta …

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