Luis Benites ¿Qué es la causalidad? Según Merriam-Webster , la causalidad es “el acto o proceso de hacer que algo suceda o exista”. En otras palabras, la causalidad significa que es 100 por ciento seguro que un evento causará otra cosa. Si pintas, harás un cuadro. Si te paras bajo la lluvia, te mojarás. Por otro lado, … Leer más
La matriz de varianza-covarianza es clave para comprender una distribución multivariada. La prueba de homogeneidad de las matrices de covarianza (también denominada suposición de homocedasticidad ) es una suposición que debe cumplirse en el análisis multivariante. La homogeneidad de la covarianza es donde múltiples grupos en un diseño experimental o prueba estadística tienen matrices de … Leer más
¿Qué es un Diseño de Cribado Definitivo? Un diseño de cribado definitivo (DSD) le permite estudiar los efectos de una gran cantidad de factores* en un experimento relativamente pequeño. En términos simples, los DSD son una mejora en los diseños de detección estándar (como Plackett-Burman ) que evitan la confusión de factores y también pueden … Leer más
¿Qué es el ocultamiento de la asignación? El ocultamiento de la asignación es cuando la persona (o el sistema) responsable de asignar personas a diferentes grupos de tratamiento y grupos de control : No sabe cuál será la próxima asignación de tratamiento y Oculta los resultados de la asignación de los demás. El ocultamiento de … Leer más
La relación de verosimilitud monótona (MLR) representa un proceso útil de generación de datos; uno en el que existe una relación clara entre la magnitud de las variables observadas y la distribución de probabilidad de la que se extraen. Esta clara relación hace posibles muchos procesos estadísticos, incluida la identificación uniforme de los procesos más … Leer más
La inferencia de confianza (Fisher, 1930) produce una distribución de confianza para los parámetros sin tener que especificar una distribución de probabilidad previa . Savage (1962) describió acertadamente la técnica inusual como «… un intento de hacer la tortilla bayesiana sin romper los huevos bayesianos». Una breve historia Fisher desarrolló la inferencia Fiducial como una … Leer más
La regla de Cromwell (también conocida como la paradoja de cero a priori) establece que nunca debe asignar probabilidades previas de 0 o 1 a nada, sin importar cuán probable o improbable sea, a menos que sea una declaración lógicamente verdadera o falsa. Por ejemplo, 5 + 5 = 10 es un enunciado lógicamente verdadero, … Leer más
Un intervalo creíble es el intervalo en el que un parámetro (no observado) tiene una probabilidad determinada. Es el equivalente bayesiano del intervalo de confianza que probablemente haya encontrado antes. Sin embargo, a diferencia de un intervalo de confianza, depende de la distribución previa (específica de la situación). En los intervalos de confianza también tratamos … Leer más
El muestreo de aceptación-rechazo es una forma de simular muestras aleatorias de una distribución desconocida (o difícil de muestrear ) (llamada distribución objetivo ) mediante el uso de muestras aleatorias de una distribución de probabilidad similar y más conveniente . Se rechaza un subconjunto aleatorio de las muestras generadas; el resto son aceptados. El objetivo … Leer más
La regresión sinusoidal encuentra un modelo trigonométrico que proporciona la curva de mejor ajuste. La idea es la misma que encontrar la línea de mejor ajuste en una regresión lineal . Sin embargo, en lugar de encontrar una línea recta, esta vez encontrarás una curva sinusoidal. Mire el video para obtener una descripción general y … Leer más