Запитання з тегом «lognormal»

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 

Отже, у мене є випадковий процес генерування лог-нормально розподілених випадкових величин . Ось відповідна функція щільності ймовірності:XXX Я хотів оцінити розподіл на кілька моментів того початкового розподілу, скажімо, 1-й момент: середнє арифметичне. Для цього я намалював 10000 випадкових змінних 10000 разів, щоб я міг обчислити 10000 оцінку середнього арифметичного. Є …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

Скажімо, у вас є набір значень, і ви хочете знати, чи є більш імовірним, що вони були відібрані з гауссового (нормального) розподілу або відібрані з лонормального розподілу? Звичайно, в ідеалі ви знаєте щось про населення або про джерела експериментальної помилки, тому ви мали б додаткову інформацію, корисну для відповіді на …

13 normal-distribution  lognormal 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Я намагаюся зрозуміти, чому сума двох (або більше) лонормальних випадкових величин наближається до лонормального розподілу, коли ви збільшуєте кількість спостережень. Я подивився в Інтернеті і не знайшов жодного результату щодо цього. Зрозуміло, що якщо і є незалежними логічними нормами, то за властивостями експонентів та гауссових випадкових величин також є ненормальним. …

11 distributions  lognormal  convolution  sum 

Я випадково читав статтю (з економіки), яка мала наступне наближення для :журнал( Є( X) )журнал⁡(Е(Х))\log(E(X)) журнал( Є( X) ) ≈ E( журнал( X) ) + 0,5 v a r ( лог( X) )журнал⁡(Е(Х))≈Е(журнал⁡(Х))+0,5vаr(журнал⁡(Х))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , який автор каже, що точний, якщо X - нормальний (що я знаю). Я …

11 lognormal  approximation  taylor-series 

Я намагаюся обчислити середнє і стандартне відхилення від 2 відсотків для лонормального розподілу. Мені вдалося виконати обчислення для нормального розподілу, використовуючи X = mean + sd * Zта вирішуючи для середнього та sd. Я думаю, що мені не вистачає рівняння, коли я намагаюся зробити те ж саме для лонормального розподілу. …

11 r  lognormal 

Ось графік QQ для мого зразка (зверніть увагу на логарифмічну вісь Y); :n = 1000n=1000n = 1000 Як вказує Уубер, це вказує на те, що нижній розподіл є косим ліворуч (правий хвіст коротший). Використовуючи shapiro.test(на даних, перетворених журналом) в R, я отримую тестову статистику і p-значення , що означає, що …

11 interpretation  lognormal  qq-plot 

Я хотів би перевірити, Rчи відповідають мої дані нормальним журналом чи дистрибутивом Pareto. Як я міг це зробити? Можливо, ks.testміг би мені допомогти це зробити, але як я можу отримати параметри αα\alpha і кkk для розподілу Парето для своїх даних?

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

У мене є наступні прості вектори X і Y: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Я хочу зробити регресію за допомогою журналу X. Щоб уникнути отримання журналу (0), я намагаюся поставити +1 або +0.1 або …

10 r  regression  lognormal 

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 …

10 distributions  lognormal 

У викладанні прикладних дисциплін, таких як медицина, закладено, що вимірювання біомедичних величин у населенні дотримуються нормальної "кривої дзвону". Пошук в рядку Google "ми припустили нормальний розподіл" повертає результатів! Вони звучать як "з огляду на малу кількість крайніх точок даних, ми припустили нормальне розподіл температурних аномалій" у дослідженні зміни клімату; або …

9 normal-distribution  assumptions  normality-assumption  lognormal