Запитання з тегом «pdf»

На сторінці Вікіпедії про наївних класифікаторів Байєса є такий рядок: p(height|male)=1.5789p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (Розподіл ймовірностей на 1 - це нормально. Площа під кривою дзвону дорівнює 1.) Як значення >1>1>1 може бути в порядку? Я вважав, що всі значення ймовірності виражаються в діапазоні 0≤p≤10≤p≤10 \leq p \leq 1 . Крім того, …

149 distributions  probability  normal-distribution  pdf 

З функції щільності розподілу ми могли б визначити середнє значення (= 0) для розподілу Коші, як показано на графіку нижче. Але чому ми кажемо, що розподіл Коші не має ніякого значення?

109 distributions  mathematical-statistics  mean  pdf  cauchy 

Що є причиною того, що функція ймовірності не є pdf (функція щільності ймовірності)?

57 likelihood  pdf 

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Дано випадкову величину Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) де є єдиними змінними IID, як я обчислюю PDF-файл ?XiXiX_iYYY

45 pdf  maximum 

Мій стат проф, в основному сказав, що якщо дати одне з наступних трьох, ви можете знайти інші два: Функція накопичувального розподілу Момент, що генерує функцію Функція щільності ймовірності Але мій професор економетрики сказав, що CDF є більш фундаментальними, ніж PDF-файли, оскільки є приклади, де можна мати CDF, але PDF не …

43 probability  pdf  cdf  mgf 

Припустимо, XXX - випадкова величина з pdf . Тоді випадкова величина має pdffX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} Я розумію обчислення, що стоїть за цим. Але я намагаюся придумати спосіб пояснити це тому, хто не знає обчислення. Зокрема, я намагаюся пояснити, чому фактор 1y√1y\frac{1}{\sqrt{y}} …

37 random-variable  pdf  intuition 

plot(density(rexp(100)) Очевидно, вся щільність зліва від нуля являє собою зміщення. Я хочу узагальнити деякі дані для нестатистів, і хочу уникати запитань про те, чому невід’ємні дані мають щільність зліва від нуля. Ділянки призначені для перевірки рандомізації; Я хочу показати розподіл змінних за групами лікування та контролю. Розподіл часто є експоненціальними. …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

Я довго не розумів, чому "сума" двох випадкових величин - це їх згортання , тоді як сума функції густини суміші і -f(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); арифметична сума, а не їх згортання. Точна фраза "сума двох випадкових змінних" з'являється в google 146 000 разів і є еліптичною наступним чином. Якщо вважати RV для отримання …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

У мене експериментально спостерігається розподіл, який дуже схожий на гамма або лонормальне розподіл. Я читав, що лонормальний розподіл - це максимальний розподіл ймовірності ентропії для випадкової величини для якої фіксовано середнє значення та дисперсію . Чи має розподіл гамми подібні властивості?XXXln(X)ln⁡(X)\ln(X)

29 pdf  gamma-distribution  lognormal 

Мене цікавить, як можна обчислити квантил багатофакторного розподілу. На малюнках я намалював 5% і 95% квантилів даного одновимірного нормального розподілу (зліва). Для правильного багатоваріантного нормального розподілу я уявляю, що аналогом був би ізолін, який оточує основу функції щільності. Нижче наводиться приклад моєї спроби обчислити це за допомогою пакету mvtnorm- але …

24 r  pdf  quantiles  multivariate-normal  multivariate-distribution 

Оцінка щільності вікна Парзен описується як p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) де - кількість елементів у векторі, - вектор, - щільність вірогідності , - розмірність вікна Парцен, а - функція вікна.nnnxxxp(x)p(x)p(x)xxxhhhϕϕ\phi Мої запитання: Яка основна відмінність між функцією вікна Парцена та іншими функціями щільності, такими як Гауссова …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

Як я можу знайти PDF (функція густини ймовірності) розподілу, заданого CDF (функція накопичувального розподілу)?

23 distributions  pdf  cdf 

(Заздалегідь вибачтесь за використання простої мови, а не статистичної мови.) Якщо я хочу виміряти шанси прокатки кожної сторони певного фізичного шестигранного штампу до приблизно +/- 2% з розумною впевненістю, скільки потрібно було б зразків валків? тобто скільки разів мені знадобиться прокатати штамп, підраховуючи кожен результат, щоб бути на 98% впевненим, …

22 probability  inference  pdf  dice 

Я зацікавлений , щоб оцінити щільність безперервної випадкової величини ХХX . Один із способів цього, який я дізнався, - це використання оцінки щільності ядра. Але зараз мене цікавить байєсівський підхід, що йде в наступних напрямках. Спочатку я вважаю , що ХХX слід розподіл ЖЖF . Я приймаю ннn свідчення ХХX …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process