Запитання з тегом «distributions»

Я використовую звичайні розподіли журналу як попередні розподіли для параметрів масштабу (для звичайних розподілів, t розподілів і т. Д.), Коли маю грубе уявлення про те, яким повинен бути масштаб, але хочу помилитися, сказавши, що я не знаю багато про це. Я використовую його, тому що таке використання має для мене …

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

Я не розумію, чому "негативна двочленна" випадкова величина має таку назву. Що в цьому негативного? Що в цьому двочленні? Що в цьому негативно-двочленного?

21 distributions  random-variable  terminology  negative-binomial 

У мене є дві функції щільності ймовірності нормальних розподілів: f1(x1|μ1,σ1)=1σ12π−−√e−(x−μ1)22σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } і f2(x2|μ2,σ2)=1σ22π−−√e−(x−μ2)22σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} } Я шукаю функцію щільності ймовірності поділу між та . Я думаю, це означає, що …

21 distributions  normal-distribution  distance 

Як працює метод інверсії? Скажімо , у мене випадкову вибірку X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n з щільністю f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} над 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1і тому з cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}on(0,1)(0,1)(0,1). Тоді методом інверсії я отримую розподілXXXякF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta. Так само uθuθu^\theta має розподіл XXX ? Так працює метод інверсії? u&lt;-runif(n) x&lt;-u^(theta)

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

Коли я будую гістограму своїх даних, вона має два піки: Чи означає це потенційний мультимодальний розподіл? Я запустив dip.testR ( library(diptest)), і вихід: D = 0.0275, p-value = 0.7913 Я можу зробити висновок, що мої дані мають мультимодальний розподіл? ДАНІ 10346 13698 13894 19854 28066 26620 27066 16658 9221 13578 …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

Натхненний " прикладами реального життя загальних розподілів ", мені цікаво, які педагогічні приклади люди використовують для демонстрації негативної скутості? Існує багато "канонічних" прикладів симетричних або нормальних розподілів, які використовуються в навчанні - навіть якщо такі, як висота і вага, не переживають ретельнішого біологічного контролю! Артеріальний тиск може бути ближчим до …

21 distributions  skewness  teaching 

Які розподіли мають рішення закритої форми для максимальної оцінки ймовірності параметрів із вибірки незалежних спостережень?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я дізнаюся про емпіричну функцію кумулятивного розподілу. Але я все одно не розумію Чому його називають "емпіричним"? Чи є різниця між емпіричним CDF та CDF?

21 distributions  terminology  cdf  ecdf 

Я не хочу знати, чи мають деякі явища в природі нормальне поширення, але чи можемо ми десь побачити форму нормальної кривої, як ми можемо бачити її, наприклад, у полі Галтона. Дивіться цю цифру з Вікіпедії. Зауважте, що багато математичних фігур чи кривих прямо бачать у природі, наприклад, золоту середину та …

20 distributions  normality-assumption 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Ймовірно , це тривіальне питання, але мій пошук був безплідному до сих пір, в тому числі цієї статті в Вікіпедії , і «Compendium розподілів» документ . Якщо XXX має рівномірний розподіл, чи означає це, що слідує за експоненціальним розподілом?eXeXe^X Аналогічно, якщо слідує за експоненціальним розподілом, чи означає це, що слідує …

20 distributions  data-transformation  exponential  uniform 

Яке значення має тильда, коли вказується розподіл ймовірностей? Наприклад: Z∼Normal(0,1).Z∼Normal(0,1).Z \sim \mbox{Normal}(0,1).

20 probability  distributions  notation 

Для опису певних властивостей зазвичай використовують другий, третій та четвертий моменти розподілу. Чи описують часткові моменти або моменти вище четвертого будь-які корисні властивості розподілу?

20 distributions  moments  partial-moments 

Я працюю над створенням веб-сайту, який відображає дані перепису для вибраних користувачем полігонів і хотів би графічно показати розподіл різних параметрів (один графік на параметр). Дані зазвичай мають такі властивості: Розмір вибірки, як правило, великий (скажімо, близько 10 000 точок даних) Діапазон значень, як правило, великий (наприклад, мінімальна кількість населення …

20 distributions  data-visualization  boxplot