Запитання з тегом «pdf»

Соціальна наука часто припускає, що змінні, які повинні бути розподілені якимось чином, скажімо, нормально, в кінцевому рахунку мають розрив у їх розподілі навколо певних моментів. Наприклад, якщо є конкретні обмеження, такі як "проходження / невдача", і якщо ці заходи можуть бути викривленими, в цій точці може виникнути розрив. Один видатний …

10 normal-distribution  pdf 

Я працюю над функцією Монте-Карло для оцінки кількох активів з частково корельованою віддачею. В даний час я просто генерую коваріаційну матрицю і подаю на rmvnorm()функцію в Р. (Створює корельовані випадкові значення.) Однак, дивлячись на розподіл прибутку активу, він зазвичай не розподіляється. Це дійсно питання з двох частин: 1) Як я …

10 mcmc  monte-carlo  pdf 

Я роблю деяку оцінку щільності ядра з встановленою зваженою точкою (тобто, кожен зразок має вагу, яка не є необхідною), у N розмірах. Крім того, ці зразки знаходяться просто в метричному просторі (тобто ми можемо визначити відстань між ними), але нічого іншого. Наприклад, ми не можемо визначити середнє значення зразків балів, …

10 pdf  smoothing  kernel-smoothing 

Я хочу перевірити деякі свої ідеї, які, на мою думку, кращі за все, що я бачив. Я можу помилятися, але я хотів би перевірити свої ідеї і перемогти свої сумніви більш певними спостереженнями. Що я думав зробити, це наступне: Аналітично визначте набір розподілів. Деякі з них є такими легкими, як …

10 hypothesis-testing  estimation  pdf  kernel-smoothing  model-evaluation 

В екології ми часто використовуємо логістичне рівняння зростання: Nt=KN0ertK+N0ert−1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} або Nt=KN0N0+(K−N0)e−rtNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} де KKK - вантажопідйомність (досягнута максимальна щільність), N0N0N_0 - початкова щільність, rrr - темп зростання, ttt час від початкового. Значення NtNtN_t …

10 r  distributions  pdf  ecology 

Чи можливо, щоб PDF різницю двох iid rv виглядав як прямокутник (замість, скажімо, трикутника, який ми отримуємо, якщо rv взяті з рівномірного розподілу). тобто чи можливо для PDF f jk (для двох iid rv, взятих з деякого розподілу) f (x) = 0,5 для всіх -1 <x <1? Існує ніяких обмежень …

9 random-variable  pdf  iid 

Pdf зазвичай записується як , де малий трактується як реалізація або результат випадкової величини яка має цей pdf. Аналогічно, cdf записується як , що має значення . Однак, за деяких обставин, таких як визначення функції рахунку та це виведення, що cdf рівномірно розподілений , виявляється, що випадкова величина підключається до …

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty