Запитання з тегом «distributions»

Розподіл - це математичний опис ймовірностей або частот.

2
Чи можу я перевірити обґрунтованість попередніх даних?
Проблема Я пишу функцію R, яка виконує байєсівський аналіз, щоб оцінити задню щільність за даними попередніх даних та даних. Я хотів би, щоб функція надсилала попередження, якщо користувачеві потрібно переглянути попереднє. У цьому питанні мені цікаво дізнатися, як оцінити попереднє. Попередні питання висвітлювали механіку викладу інформованих пріорів ( тут і …

1
Чи можливо аналітично інтегрувати
По-перше, маючи на увазі, аналітично інтегруючи, чи існує правило інтеграції для вирішення цього питання, на відміну від чисельних аналізів (таких як трапецієподібний, Гаус-Легендрський або Сімпсонський)? У мене є функція f(x)=xg(x;μ,σ)f(x)=xg(x;μ,σ)\newcommand{\rd}{\mathrm{d}}f(x) = x g(x; \mu, \sigma) де g(x;μ,σ)=1σx2π−−√e−12σ2(log(x)−μ)2g(x;μ,σ)=1σx2πe−12σ2(log⁡(x)−μ)2 g(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma x \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2\sigma^2}(\log(x) - \mu)^2} - функція густини …

4
Який тест для порівняння складу громади?
Сподіваюся, що це питання для новачків - це правильне питання для цього веб-сайту: Припустимо, я хотів би порівняти склад екологічних спільнот на двох ділянках A, B. Я знаю, що на всіх трьох ділянках є собаки, коти, корови та птахи, тому я вибираю їх чисельність на кожній ділянці (у мене справді …

2
Як я можу визначити параметри weibull за даними?
У мене є гістограма даних про швидкість вітру, яка часто представлена ​​за допомогою розподілу вейбулів. Я хотів би обчислити коефіцієнти форми і масштабу вейбула, які найкраще підходять до гістограми. Мені потрібне числове рішення (на відміну від графічних рішень ), оскільки мета полягає в тому, щоб визначити форму weibull програмно. Редагувати: …

1
Лікування залишків, вироблених куртозом
Мені було цікаво, чи може хтось допомогти мені з інформацією про куртоз (тобто чи є можливість трансформувати ваші дані, щоб зменшити їх?) У мене є набір анкет з великою кількістю випадків та змінних. Для кількох моїх змінних дані показують досить високі значення куртозу (тобто лептокуртичного розподілу), що випливає з того, …

2
Яка медіана нецентрального розподілу t?
Яка медіана нецентрального розподілу t з параметром нецентральності ? Це може бути безперспективним питанням, оскільки, здається, CDF виражається нескінченною сумою, і я не можу знайти жодної інформації про зворотну функцію CDF.δ≠0δ≠0\delta \ne 0

3
Як оцінити параметри для усіченого розподілу Zipf з вибірки даних?
У мене проблема з параметром оцінки для Zipf. Моя ситуація така: У мене є вибірковий набір (вимірюється експериментом, який генерує дзвінки, які повинні слідувати розподілу Zipf). Я повинен продемонструвати, що цей генератор дійсно генерує дзвінки з розподілом zipf. Я вже читав це запитання і відповіді Як розрахувати коефіцієнт закону Зіпфа …

2
Хі-квадратний тест на рівність розподілів: скільки нулів він переносить?
Я порівнюю дві групи мутантів, кожна з яких може мати лише один з 21 різних фенотипів. Я хотів би побачити, чи розподіл цих результатів подібний між двома групами. Я знайшов онлайн-тест, який розраховує "тест-квадрат на рівність розподілів" і дає мені певні результати. Однак у мене в цій таблиці досить багато …

4
Кількісне визначення QQ сюжету
Діаграма qq може бути використана для візуалізації того, наскільки схожі два розподіли (наприклад, візуалізація подібності дистрибутива до нормального розподілу, а також для порівняння двох розподілів артеріальних даних). Чи є які-небудь статистичні дані, які генерують більш об'єктивну, числову міру, яка представляє їх схожість (бажано, у нормалізованій (0 <= x <= 1) …

4
Як шукати долини в графі?
Я вивчаю деякі дані геномного покриття, які в основному є довгим списком (кілька мільйонів значень) цілих чисел, кожне говорить про те, наскільки добре (або "глибоко") ця позиція в геномі охоплена. Я хотів би шукати "долини" в цих даних, тобто регіони, які значно "нижчі", ніж їх навколишнє середовище. Зауважте, що розмір …

3
Розподіл коли є незалежними змінними
Як звичайна вправа, я намагаюся знайти розподіл де і є незалежними випадковими змінними.X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2}XXXYYYU(0,1)U(0,1) U(0,1) Щільність суглоба дорівнює (X,Y)(X,Y)(X,Y)fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)cosθcos⁡θ\cos\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]zsinθ&lt;1⟹θ&lt;sin−1(1z)zsin⁡θ&lt;1⟹θ&lt;sin−1⁡(1z)z\sin\theta<1\implies\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)sinθsin⁡θ\sin\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right] Отже, для маємо .1&lt;z&lt;2–√1&lt;z&lt;21< z<\sqrt 2cos−1(1z)&lt;θ&lt;sin−1(1z)cos−1⁡(1z)&lt;θ&lt;sin−1⁡(1z)\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)<\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right) Абсолютне значення якобіана перетворення становить|J|=z|J|=z|J|=z Таким чином, щільність стику задається виразом(Z,Θ)(Z,Θ)(Z,\Theta) fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2√),θ∈(cos−1(1/z),sin−1(1/z))}fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2),θ∈(cos−1⁡(1/z),sin−1⁡(1/z))}f_{Z,\Theta}(z,\theta)=z\mathbf 1_{\{z\in(0,1),\,\theta\in\left(0,\pi/2\right)\}\bigcup\{z\in(1,\sqrt2),\,\theta\in\left(\cos^{-1}\left(1/z\right),\sin^{-1}\left(1/z\right)\right)\}} Інтегруючи , отримуємо pdf asθθ\thetaZZZ fZ(z)=πz210&lt;z&lt;1+(πz2−2zcos−1(1z))11&lt;z&lt;2√fZ(z)=πz210&lt;z&lt;1+(πz2−2zcos−1⁡(1z))11&lt;z&lt;2f_Z(z)=\frac{\pi z}{2}\mathbf 1_{0\sqrt 2 \end{cases} що виглядає …

3
Розрахунок розподілу від хв, середнього та макс
Припустимо, у мене є мінімальний, середній та максимум деякого набору даних, скажімо, 10, 20 та 25. Чи є спосіб: створити розподіл з цих даних та знати, який відсоток населення, ймовірно, лежить вище або нижче середнього Редагувати: Згідно з пропозицією Глена, припустимо, у нас розмір вибірки 200.

3
Норма, поділена на
нехай і .Z∼ N( 0 , 1 )Z∼N(0,1)Z \sim N(0,1)W∼χ2( и )W∼χ2(s)W \sim \chi^2(s) Якщо і незалежно розподілені, то змінна слідує за розподілом зі ступенями свободи .ZZZWWWY=ZW/ с√Y=ZW/sY = \frac{Z}{\sqrt{W/s}}тttссs Я шукаю доказ цього факту, посилання є досить хорошим, якщо ви не хочете записувати повний аргумент.

4
Модель історії дискретних подій дискретного часу (виживання) в R
Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 


Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.