Запитання з тегом «moments»

Я помічаю в статистиці / методах машинного навчання, розподіл часто наближається до Гаусса, а потім Гаусса використовується для вибірки. Вони починаються з обчислення перших двох моментів розподілу, і використовують їх для оцінки μμ\mu і σ2σ2\sigma^2 . Тоді вони можуть взяти зразок у того гаусса. Мені здається, чим більше моментів я …

14 probability  sampling  moments 

Чи може хтось запропонувати інтуїцію, чому вищі моменти розподілу ймовірностей , як третій та четвертий моменти, відповідають косості та куртозу відповідно? Зокрема, чому відхилення від середнього значення, піднятого до третьої чи четвертої сили, в кінцевому підсумку перетворюється на міру косості та куртозу? Чи є спосіб пов'язати це з третьою чи …

14 mathematical-statistics  skewness  moments  intuition  kurtosis 

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 

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 

У круговій статистиці значення очікування випадкової величини зі значеннями на колі визначається як (див. Вікіпедія ). Це дуже природне визначення, як і визначення дисперсії Тож нам не знадобився другий момент, щоб визначити дисперсію!S m 1 ( Z ) = ∫ S z P Z ( θ ) d θZZZSSSм1( Z) …

13 mathematical-statistics  moments  intuition  circular-statistics 

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 

Чи є неідентичні розподіли, які, можливо, мають однакову функцію генерування моментів?

12 distributions  moments  mgf 

Чи є аналог вищому моменту нерівності Чебишева в однобічному випадку? Нерівність Чебишева-Кантеллі, здається, працює лише на дисперсію, тоді як нерівність Чебишева може бути легко вироблена для всіх показників. Хтось знає про однобічну нерівність із використанням вищих моментів?

12 approximation  moments  probability-inequalities 

Я думав про значення сім’ї в масштабі локації. Я розумію, що для кожного члена місцезнаходження шкали сім'ї з параметрами розташування і шкалою, то розподіл не залежить від будь - яких параметрів , і це те ж саме для кожного , що належить до цього сімейства.XXXb Z = ( X - …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

-й момент випадкової величини є кінцевим , якщо rrrXXXE(|Xr|)&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty Я намагаюся показати, що для будь-якого натурального цілого , тоді -й момент також є кінцевим.s&lt;rs&lt;rs<rsssE[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|]

12 self-study  moments  function 

У мене є ситуація, коли я в змозі оцінити (перші) моменти набору даних, і хотів би використовувати його для оцінки функції функції щільності.kkk Я вже натрапив на розподіл Пірсона , але зрозумів, що він покладається лише на перші 4 моменти (з деякими обмеженнями на можливі поєднання моментів). Я також розумію, …

11 pdf  kernel-smoothing  moments 

Я використовую звичайний оцінювач для , але я помітивщо навіть невеликі «викиди» в моєму емпіричному розподілі, тобто невеликі піки далеко від центру, впливаютьйого надзвичайно. Чи є надійніший оцінювач куртозу?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

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 

Мені цікаво, якщо є перетворення, яке змінює перекос випадкової величини, не впливаючи на куртоз. Це було б аналогічно тому, як аффінна трансформація RV впливає на середню та дисперсію, але не перекос і куртоз (почасти тому, що перекос і куртоз визначаються як інваріантні змінам масштабу). Це відома проблема?

11 data-transformation  random-variable  moments 

Я обчислюю паралельно коваріацію розподілу, і мені потрібно поєднувати розподілені результати в сингулярному гауссі. Як поєднати ці два? Лінійна інтерполяція між цими двома майже працює, якщо вони однаково розподілені та розміри. Вікіпедія пропонує форуми внизу для комбінації, але це не здається правильним; два однаково розподілених розподіли повинні мати однакову коваріацію, …

11 covariance  moments