Запитання з тегом «cdf»

Я майже впевнений, що вже бачив такий результат у статистиці, але не можу пригадати, де. Якщо - додатна випадкова величина і \ mathbb {E} (X) <\ infty, то \ varepsilon F ^ {- 1} (1- \ varepsilon) \ до 0, коли \ varepsilon \ до 0 ^ + , де …

10 references  quantiles  cdf  moments 

Pdf зазвичай записується як , де малий трактується як реалізація або результат випадкової величини яка має цей pdf. Аналогічно, cdf записується як , що має значення . Однак, за деяких обставин, таких як визначення функції рахунку та це виведення, що cdf рівномірно розподілений , виявляється, що випадкова величина підключається до …

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Я намагаюся зрозуміти, як отримати -значення для однобічного тесту Колмогорова-Смірнова , і я намагаюся знайти CDF для і у випадку двох зразків. Нижче в кількох місцях цитується як CDF для у випадку одного зразка:pppD+n1,n2Dn1,n2+D^{+}_{n_{1},n_{2}}D−n1,n2Dn1,n2−D^{-}_{n_{1},n_{2}}D+nDn+D^{+}_{n} p+n(x)=P(D+n≥x|H0)=x∑j=0⌊n(1−x)⌋(nj)(jn+x)j−1(1−x−jn)n−jpn+(x)=P(Dn+≥x|H0)=x∑j=0⌊n(1−x)⌋(nj)(jn+x)j−1(1−x−jn)n−jp^{+}_{n}\left(x\right) = \text{P}\left(D^{+}_{n} \ge x | \text{H}_{0}\right) = x\sum_{j=0}^{\lfloor n\left(1-x\right)\rfloor}{ \binom{n}{j} \left(\frac{j}{n}+x\right)^{j-1}\left(1 - x - \frac{j}{n}\right)^{n-j}} …

9 self-study  kolmogorov-smirnov  cdf 

Дозволяє Х1, . . . ,ХнХ1,...,ХнX_{1},...,X_{n}бути чіткими спостереженнями (відсутність зв’язків). ДозволяєХ∗1, . . . ,Х∗нХ1∗,...,Хн∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*}позначимо зразок завантаження (зразок із емпіричного CDF) і нехай . Знайдіть та .Х¯∗н=1н∑нi = 1Х∗iХ¯н∗=1н∑i=1нХi∗\bar{X}_{n}^{*}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*}Е(Х¯∗н)Е(Х¯н∗)E(\bar{X}_{n}^{*})V a r (Х¯∗н)Vаr(Х¯н∗)\mathrm{Var}(\bar{X}_{n}^{*}) Я маю досі це те, що є кожен з вірогідністю так що та що дає Х∗iХi∗X_{i}^{*}Х1, . . …

9 self-study  variance  bootstrap  cdf  conditional-expectation 

Мене цікавить розподіл максимальної просадки випадкової прогулянки: Нехай де . Максимальна сумація після періодів - . Документ Магдона-Ісмаїла та ін. ін. дає розподіл для максимального витягування броунівського руху з дрейфом. Вираз включає нескінченну суму, яка включає деякі терміни, визначені лише неявно. У мене виникають проблеми з написанням реалізації, яка зближується. …

9 distributions  cdf  finance  random-walk