▷ Estimacion directa simplificada ejemplo

estimación de las sumas mediante la prueba integral y la prueba de comparación

La estimación de las varianzas genéticas y ambientales para fenotipos multivariados y con valores de función plantea problemas de estimación e interpretación. Incluso cuando el fenotipo de interés tiene un gran número de dimensiones, la mayor parte de la variación suele estar asociada a un pequeño número de componentes principales (vectores propios o funciones propias). Proponemos un enfoque que estima directamente estos componentes principales principales; estos dan entonces estimaciones para las matrices de covarianza (o funciones). La estimación directa de los componentes principales reduce el número de parámetros que hay que estimar, utiliza los datos de forma eficiente y proporciona la base para nuevos algoritmos de estimación. Desarrollamos estos conceptos tanto para fenotipos multivariados como para fenotipos con valores de función e ilustramos su aplicación en el marco de máxima verosimilitud restringida.

Kirkpatrick y Meyer (2004) propusieron un modelo de rango reducido que utilizaba el análisis de componentes principales (PCA) durante la estimación de los componentes de (co)varianza (lo que se denomina modelo de componentes principales-PCM), permitiendo una reducción del número de parámetros a estimar. Smith et al. (2001), utilizaron además el análisis factorial (AF) en lugar del PCA proponiendo el modelo analítico factorial (FAM), y Meyer (2007a) extendió esta idea a un modelo general, logrando más parsimonia junto con la reducción del número de parámetros. …

icp y registro de nubes de puntos – cyrill stachniss

En estadística, a veces la matriz de covarianza de una variable aleatoria multivariante no se conoce, sino que debe estimarse. La estimación de las matrices de covarianza trata entonces de la cuestión de cómo aproximar la matriz de covarianza real sobre la base de una muestra de la distribución multivariante. Los casos sencillos, en los que las observaciones son completas, pueden tratarse utilizando la matriz de covarianza de la muestra. La matriz de covarianza de la muestra (MMC) es un estimador insesgado y eficiente de la matriz de covarianza si el espacio de las matrices de covarianza se considera un cono convexo extrínseco en Rp×p; sin embargo, si se mide utilizando la geometría intrínseca de las matrices definidas positivas, la MMC es un estimador sesgado e ineficiente. [1] Además, si la variable aleatoria tiene una distribución normal, la matriz de covarianza de la muestra tiene una distribución de Wishart y una versión ligeramente escalada de la misma es la estimación de máxima verosimilitud. Los casos en los que faltan datos requieren consideraciones más profundas. Otra cuestión es la solidez frente a los valores atípicos, a los que las matrices de covarianza muestral son muy sensibles[2][3][4].

cálculo de costes basado en la actividad (con un ejemplo completo)

Consideremos un problema en el que un agente puede estar en varios estados y puede elegir una acción de un conjunto de acciones. Este tipo de problemas se denominan Problemas de Decisión Secuencial. Un MDP es el marco matemático que captura un entorno totalmente observable y no determinista con un modelo de transición markoviano y recompensas aditivas en el que actúa el agente. La solución de un MDP es una política óptima que se refiere a la elección de la acción para cada estado que maximiza la recompensa acumulada global. Así, el modelo de transición que representa el entorno del agente (cuando éste es conocido) y la política óptima que decide qué acción debe realizar el agente en cada estado son elementos necesarios para que el agente aprenda un comportamiento específico.

Tanto el aprendizaje por refuerzo activo como el pasivo son tipos de RL. En el caso del RL pasivo, la política del agente es fija, lo que significa que se le dice lo que tiene que hacer. En cambio, en el RL activo, el agente tiene que decidir qué hacer, ya que no hay una política fija sobre la que pueda actuar. Por lo tanto, el objetivo de un agente RL pasivo es ejecutar una política fija (secuencia de acciones) y evaluarla, mientras que el de un agente RL activo es actuar y aprender una política óptima.

clase 3 | funciones de pérdida y optimización

Los métodos de estimación de parámetros de los sistemas caóticos han sido investigados en diversos campos [1-4]. La estimación de los parámetros desconocidos de los sistemas caóticos es esencial porque son muy sensibles tanto a los parámetros como a las condiciones iniciales. Por otra parte, demostrar la propiedad de la identificabilidad estructural de los sistemas no lineales se considera todavía un problema muy difícil [5]. Se ha demostrado que un ligero cambio en los parámetros de los sistemas caóticos provoca una importante bifurcación en el dominio del tiempo [1,6]. Debido a su efecto mariposa y a su comportamiento aleatorio en el dominio del tiempo, los métodos de estimación de los parámetros de los sistemas caóticos no son fáciles [7,8].

La definición de una función de coste adecuada es una parte crucial de un método de estimación de parámetros. Hasta hace poco, la mayoría de los métodos de estimación de parámetros que implican sistemas caóticos se han llevado a cabo utilizando lo que podemos llamar funciones de coste simples basadas en el error cuadrático medio (MSE). Sin embargo, estos enfoques parecen tener grandes limitaciones, como el comportamiento aleatorio de las variables de estado, porque estos enfoques definen la función de coste en el dominio del tiempo [7-9].