Para el modelo X=Θ+W, y bajo los supuestos usuales de independencia y normalidad para Θ y W, el error cuadrático medio del estimador LMS es 1(1/σ02)+(1/σ12), donde σ02 y σ12 son las varianzas de Θ y W, respectivamente. Supongamos ahora que cambiamos el modelo de observación a Y=3Θ+W. En cierto

Se entiende que sigma02=sigma_{0}^{2}; sigma12=sigma_{1}^{2} . Siendo así, recordamos el error cuadrático medio (LMS. con las siglas en ingles),...

Resuelto Para el modelo X=Θ+W, y bajo los supuestos usuales de

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Pregunta: Para el modelo X=Θ+W, y bajo los supuestos usuales de independencia y normalidad para Θ y W, el error cuadrático medio del estimador LMS es 1(1/σ02)+(1/σ12), donde σ02 y σ12 son las varianzas de Θ y W, respectivamente. Supongamos ahora que cambiamos el modelo de observación a Y=3Θ+W. En cierto
Para el modelo X=Θ+W, y bajo los supuestos usuales de independencia y normalidad para Θ y W, el error cuadrático medio del estimador LMS es
1(1/σ02)+(1/σ12),
donde σ02 y σ12 son las varianzas de Θ y W, respectivamente.
Supongamos ahora que cambiamos el modelo de observación a Y=3Θ+W. En cierto sentido, la "señal" Θ tiene una presencia más fuerte, en relación con el término de ruido W, y deberíamos esperar obtener un error cuadrático medio más pequeño. Supongamos σ02=σ12=1. El error cuadrático medio del modelo original X=Θ + W es entonces 1/2. En contraste, el error cuadrático medio del nuevo modelo Y = 3Θ + W es
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Explanation:
Se entiende que $σ 02 = σ_{0}^{2}; σ 12 = σ_{1}^{2}$ . Siendo así, recordamos el error cuadrático medio (LMS. con las siglas en ingles),...
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