Запитання з тегом «distributions»

З читання про дистрибуцію важких та довгохвостих я зрозумів, що всі довгохвості дистрибуції є хвостатими з великим хвостом , але не всі розподіли з великим хвостом . Чи можете хтось надати приклад: функція безперервної, симетричної нульової середньої щільності, яка має довгий хвіст функція безперервної, симетричної, нульової середньої щільності, яка має …

14 distributions  heavy-tailed 

Нещодавно я стикався з біваріантним розповсюдженням Пуассона, але я трохи розгублений, як це можна отримати. Розподіл задається: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} З того, що я можу зібрати, термін θ0θ0\theta_{0} є мірою кореляції між XXX і YYY ; отже, коли XXX і YYY незалежні, θ0=0θ0=0\theta_{0} …

14 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Ентропії безперервного розподілу з функцією щільності визначається як негативне в очікуванні і , отже , дорівнюєffflog(f),log⁡(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Ми також говоримо, що будь-яка випадкова величина , розподіл якої має щільність має ентропію (Цей інтеграл добре визначений, навіть якщо має нулі, тому що може бути прийнято рівним нулю …

14 distributions  data-transformation  entropy 

Я знаю, що Дивергенція KL не є симетричною і її не можна чітко розглядати як метрику. Якщо так, то чому він використовується, коли JS Divergence задовольняє необхідні властивості для метрики? Чи існують сценарії, коли можна використовувати дивергенцію KL, але не JS Divergence чи навпаки?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

Я думаю, що це щось базове, але скажіть, у мене є випадкова величина , це ймовірність така сама, як для будь-якої реально оціненої безперервної функції ?P ( X ≤ a )XXXP(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a)fP(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq f(a))fff

13 probability  distributions 

Чи є розподіл чи я можу працювати з іншого дистрибутива, щоб створити такий розподіл на зображенні нижче (вибачення за погані малюнки)? де я даю число (0,2, 0,5 та 0,9 у прикладах), де має бути пік, і стандартне відхилення (сигма), яке робить функцію ширшою або менш широкою. PS: Коли задане число …

13 distributions  normal-distribution 

Ми маємо справу з лонормальним розподілом у курсах фінансів, і в моєму підручнику просто зазначено, що це правда, що мені здається неприємним, оскільки мій математичний фон не дуже сильний, але я хочу, щоб інтуїція. Хтось може мені показати, чому це так?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Я плутаю між двома термінами "функція, що генерує ймовірність", і "функція, що генерує момент". Чим ці терміни відрізняються?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

Чи можу я використовувати сюжетні коробки та вусики також для багатомодального розподілу або лише для одномодального розподілу?

13 distributions  data-visualization  boxplot 

У мене просто була (інтелектуальна) атака паніки. Безперервна випадкова величина, яка слідує за рівномірною в замкнутому інтервалі : комфортно знайоме статистичне поняття. U( а , б )U(a,b)U(a,b) Безперервний рівномірний обертів, що має підтримку подовжених колій (наполовину чи цілих): не належним, а базовим байєсівським поняттям для неналежної попередньої, корисної та застосовної. …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform 

Після центрування два вимірювання x і −x можна вважати незалежними спостереженнями з розподілу Коші з функцією щільності ймовірності: 1f( x : θ ) =f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞&lt;x&lt;∞1π( 1 + ( х - θ )2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) , - ∞ &lt; x &lt; ∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ Покажіть, що якщо …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

Згідно з Енциклопедією методів дослідження суспільних наук SAGE … [a] ефект стелі виникає, коли міра має чітку верхню межу для потенційних відповідей і велика концентрація балів учасників на цій межі або біля неї. Ослаблення масштабу - це методологічна проблема, яка виникає всякий раз, коли відхилення обмежуються таким чином. … Наприклад, …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

Я не знаю жодних мультимодальних розподілів. Чому всі відомі дистрибуції є одномодовими? Чи є якийсь "відомий" дистрибутив, який має більше одного режиму? Звичайно, суміші розподілів часто мультимодальні, але хотілося б знати, чи існують якісь "немішані" розподіли, які мають більше одного режиму.

13 distributions  mode 

Чому геометричний розподіл та гіпергеометричний розподіл називають відповідно "геометричним" та "гіпергометричним"? Це тому, що їхні PMFS мають якусь особливу форму? Спасибі!

13 distributions  terminology  history 

Я читав про t-тест Стьюдента, але, здається, він працює, коли можна припустити, що оригінальні дистрибутиви зазвичай розподіляються. У моєму випадку їх точно немає. Крім того, якщо у мене є 13 розподілів, чи потрібно робити 13^2тести?

13 r  hypothesis-testing  distributions