Запитання з тегом «distributions»

Я натрапив на цей розподіл у комп’ютерній грі і хотів дізнатися більше про його поведінку. Це випливає з рішення про те, чи повинна відбутися певна подія після заданої кількості дій гравця. Деталі поза цим не є актуальними. Це здається застосовно до інших ситуацій, і мені це було цікаво, оскільки його …

11 probability  distributions  survival  discrete-data 

По-перше, у мене виникає питання, чи є розподіл Пуассона "стабільним" чи ні. Дуже наївно (і я не надто впевнений у "стабільних" розподілах), я розробив розподіл лінійної комбінації розподілених Р. Пуассоном, використовуючи продукт MGF. Схоже, я отримую ще один Пуассон, параметр якого дорівнює лінійній комбінації параметрів окремих RV. Отож я роблю …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

Мені потрібно підходити до узагальненого розподілу Гаусса до 7-тьмяної хмари точок, що містять досить значну кількість людей, що мають велику вагу. Чи знаєте ви якийсь гарний пакет R для цієї роботи?

11 r  distributions  normal-distribution  robust 

Тут у мене вперше, тому, будь ласка, повідомте мене, чи можу я прояснити своє питання будь-яким способом (у тому числі форматування, теги тощо). (І, сподіваюся, я можу відредагувати пізніше!) Я намагався знайти посилання та намагався вирішити себе за допомогою індукції, але не вдалося в обох. Я намагаюся спростити розподіл, який, …

11 distributions  chi-squared  exponential  order-statistics  minimum 

Як і статистика, так і R-початківець, мені було дуже важко намагатися генерувати qqplots із співвідношенням сторін 1: 1. ggplot2, здається, пропонує набагато більший контроль над побудовою графіку, ніж пакети графіку R за замовчуванням, але я не можу зрозуміти, як зробити qqplot в ggplot2 для порівняння двох наборів даних. Отже, моє …

11 r  distributions  ggplot2  qq-plot 

Чи можна розподіл пуассона використовувати для аналізу безперервних даних, а також дискретних даних? У мене є кілька наборів даних, де змінні відповіді є безперервними, але більше нагадують розподіл Пуассона, а не звичайне. Однак розподіл пуассона є дискретним розподілом і зазвичай стосується чисел чи підрахунків.

11 distributions  regression  poisson-distribution  continuous-data 

Я щойно помітив, як неточний тест Макнемара використовує асимптотичний розподіл квадратних чі. Але оскільки точний тест (для двох таблиць випадку) спирається на біноміальне розподіл, то чому не звичайно припускати нормальне наближення до біноміального розподілу? Дякую.

11 distributions  binomial  chi-squared  normal-distribution 

Який найкращий спосіб наблизити для двох заданих цілих чисел коли ви знаєте середнє значення , дисперсію , косисть та надлишковий дискретного розподілу , і з (ненульових) мір фігури та що нормальне наближення не підходить?m , n μ σ 2 γ 1 γ 2 X γ 1 γ 2Пr [ n …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Припустимо, у мене є чорна скринька, яка генерує дані після нормального розподілу із середнім m та стандартним відхиленням s. Припустимо, однак, що коли він виводить значення <0, воно нічого не записує (навіть не можу сказати, що воно виводить таке значення). У нас усічений гауссовий розподіл без шипу. Як я можу …

11 distributions  estimation 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Для двох дискретних розподілів і поперечна ентропія визначається якpppqqq H(p,q)=−∑xp(x)logq(x).H(p,q)=−∑xp(x)log⁡q(x).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). Цікаво, чому це була б інтуїтивна міра відстані між двома розподілами ймовірностей? Я бачу, що - ентропія , яка вимірює "здивування" . - міра, яка частково замінює на . Я досі не розумію інтуїтивного значення, що стоїть за …

11 probability  distributions  cross-entropy 

У мене є аналогічна проблема із заданим тут питанням: Як можна виміряти нерівномірність розподілу? У мене є набір розподілів ймовірностей по днях тижня. Я хочу виміряти, наскільки близький кожен розподіл до (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7). На даний момент я використовую відповідь із зазначеного питання; L2-норма, яка має …

11 probability  distributions  random-variable  uniform  measurement 

У мене є кадр даних, який містить значення в 4 стовпцях: Наприклад: ID, price, click count,rating Що я хотів би зробити, це "розділити" цей кадр даних на N різних груп, де кожна група матиме рівну кількість рядків з однаковим розподілом атрибутів ціни, кількості кліків та рейтингів. Будь-яка порада дуже вдячна, …

11 r  distributions 

Я читаю підручник з машинного навчання (Data Mining від Witten, et al., 2011) і натрапив на цей уривок: ... Більше того, можна використовувати різні дистрибутиви. Хоча звичайний розподіл зазвичай є хорошим вибором для числових атрибутів, він не підходить для атрибутів, які мають заздалегідь визначений мінімум, але не мають верхньої межі; …

11 machine-learning  distributions 

Якщо у мене є модель регресії: Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon де V [ε]=Iг∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n} і E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) , коли використання βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}} , звичайного оцінювача найменших квадратів ββ\beta , буде поганим вибором для оцінки? Я …

11 regression  distributions  least-squares