Запитання з тегом «distributions»

Вивчаючи відстань Кульбека - Лейблера, ми дізнаємось дуже швидко дві речі: це те, що вона не поважає ані трикутної нерівності, ані симетрії, необхідних властивостей метрики. Моє запитання - чи є якась метрика функцій щільності ймовірності, яка б відповідала всім обмеженням метрики .

13 distributions  distance  metric 

Який максимальний розподіл ентропії для позитивної безперервної змінної з огляду на її перший та другий моменти? Наприклад, розподіл Гаусса - це максимальний розподіл ентропії для безмежної змінної, враховуючи її середнє та стандартне відхилення, а розподіл Гамма - це максимальний розподіл ентропії для позитивної змінної, враховуючи її середнє значення та середнє …

13 distributions  standard-deviation  mean  maximum-entropy 

Для приблизно нормально розповсюджених даних, боксплоти - це прекрасний спосіб швидкої візуалізації медіани та розповсюдження даних, а також наявності будь-яких залишків. Однак для більш важкохвостих розподілів, багато очок відображаються як екслієри, оскільки люди, що визначають перешкоди, визначаються як такі, що не мають фіксованого коефіцієнта IQR, і це, звичайно, відбувається набагато …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

Якщо у мене є лише , як я можу обчислити ?V a r ( 1Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) У мене немає ніякої інформації про розподіл , тому я не можу використовувати перетворення, або будь-які інші методи , які використовують розподіл ймовірностей .XXXXXX

13 distributions  variance  data-transformation 

Читаючи про те, як наблизити розподіл середньої вибірки, я натрапив на непараметричний метод завантаження. Мабуть, можна наблизити розподіл до розподілу ˉ X ∗ n - ˉ X n , де ˉ X ∗ n позначає середнє значення вибірки завантажувального зразка.Х¯н- мкX¯n−μ\bar{X}_n-\muХ¯∗н- X¯нX¯n∗−X¯n\bar{X}_n^*-\bar{X}_nХ¯∗нX¯n∗\bar{X}_n^* Моє питання тоді: чи потрібно мені центрування? Для …

13 distributions  bootstrap  resampling  centering 

Отже, це питання дещо пов'язане, але я наполегливо намагався зробити це максимально відвертим. Мета: Коротше кажучи, існує виведення негентропії, яка не передбачає кумулянтів вищого порядку, і я намагаюся зрозуміти, як це було отримано. Довідка: (я все це розумію) Я самостійно вивчаю книгу «Незалежний аналіз компонентів» , яку знайшов тут. (Це …

13 distributions  probability  pdf  entropy 

У мене відсоткові відсотки студентів на 38 іспитах є залежною змінною в моєму дослідженні. Відсотковий відсоток обчислюється (рангом / кількістю студентів на іспиті). Ця залежна змінна має майже рівномірний розподіл, і я хочу оцінити вплив деяких змінних на залежну змінну. Який підхід регресії я використовую?

13 regression  distributions 

У мене є вибірка даних, яка була сформована з безперервної випадкової величини X. А з гістограми я малюю за допомогою R, я здогадуюсь, що, можливо, розподіл X підпорядковується певному гамма-розподілу. Але я не знаю точних параметрів цього розподілу Gamma. Моє запитання - як перевірити, чи належить розподіл X до сімейства …

13 distributions  hypothesis-testing  goodness-of-fit  gamma-distribution 

У мене вибіркова сукупність зареєстрованих амплітудних максимумів певного сигналу. Населення складає близько 15 мільйонів проб. Я створив гістограму сукупності, але не можу здогадатися про розподіл за допомогою такої гістограми. EDIT1: Файл із необов’язковими значеннями вибірки тут: вихідні дані Хтось може допомогти оцінити розподіл за допомогою наступної гістограми:

13 distributions  histogram 

Які плюси та мінуси використання LARS [1] проти використання координатного спуску для встановлення L1-регульованої лінійної регресії? Мене в основному цікавлять аспекти ефективності (мої проблеми мають, як правило, Nсотні тисяч і p<20). Однак, будь-які інші дані також будуть оцінені. редагувати: Оскільки я розмістив запитання, chl люб'язно вказав на статтю [2] Friedman …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

У мене є два набори даних, орієнтовно орієнтовані навколо нуля, але я підозрюю, що вони мають різні хвости. Я знаю кілька тестів для порівняння розподілу з нормальним розподілом, але я хотів би безпосередньо порівняти два розподіли. Чи є простий тест для порівняння жирності хвоста 2 розподілу ? Спасибі fRed

13 hypothesis-testing  distributions  kurtosis  fat-tails 

Які тести доступні для тестування двох незалежних зразків на нульову гіпотезу про те, що вони походять з популяцій з однаковим перекосом? Існує класичний тест на 1 зразок щодо того, чи перекос дорівнює фіксованому числу (тест передбачає 6-й момент вибірки!); чи є прямий переклад на 2-зразок тесту? Чи є методи, які …

13 hypothesis-testing  distributions  bootstrap  moments  l-moments 

Емпіричні функції CDF зазвичай оцінюються за допомогою крокової функції. Чи є причина, чому це робиться таким чином, а не за допомогою лінійної інтерполяції? Чи має ступінчаста функція цікавих теоретичних властивостей, які змушують нас віддавати перевагу цьому? Ось приклад двох: ecdf2 <- function (x) { x <- sort(x) n <- length(x) …

13 r  distributions  ecdf 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

У коментарях після цієї моєї відповіді на відповідне запитання користувачі ssdecontrol і Glen_b запитали, чи потрібна спільна нормальність XXX і YYY для підтвердження нормальності суми X+YX+YX+Y ? Це спільне нормальність достатню кількість , звичайно ж , добре відомо. Це додаткове питання там не було розглянуте, і, мабуть, варто його розглянути …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal