Запитання з тегом «quantiles»

Мені потрібно обчислювати квартілі (Q1, медіану та Q3) у реальному часі на великому наборі даних, не зберігаючи спостереження. Я спершу спробував алгоритм P-квадратів (Jain / Chlamtac), але я його не задовольнив (трохи занадто багато використання процесора і не переконаний у точності принаймні на моєму наборі даних). Зараз я використовую алгоритм …

13 quantiles  median  online 

У мене є інформація про розподіл антропометричних розмірів (як плечовий проміжок) для дітей різного віку. Для кожного віку та розміру я маю середнє стандартне відхилення. (У мене також є вісім квантилів, але я не думаю, що я зможу отримати від них те, що хочу.) Для кожного виміру я хотів би …

13 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

У мене є зважений зразок, для якого я хочу обчислити кванти. 1 В ідеалі, де ваги рівні (чи = 1 або іншим чином ), то результати будуть несумісними з тими scipy.stats.scoreatpercentile()і R - х quantile(...,type=7). Одним з простих підходів було б "множення" вибірки за допомогою наведених ваг. Це фактично дає …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

Зараз я читаю замітку про біостатистику, написану PMT Education, і помічаю наступні пропозиції у Розділі 2.7: Дитина, народжена в 50-му перцентилі за масою, важча, ніж 50% дітей. Дитина, народжена в 25-му перцентилі за масою, важча, ніж 75% немовлят. Дитина, народжена в 75-му процентилі за масою, важча, ніж 25% немовлят. Але, …

11 mathematical-statistics  quantiles  definition 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Розширення Корніш-Фішера дає спосіб оцінити кванти розподілу на основі моментів. (У цьому сенсі я розглядаю це як доповнення до розширення Edgeworth , яке дає оцінку кумулятивного розподілу на основі моментів.) Я хотів би знати, в яких ситуаціях ви б віддали перевагу розширенню Корніша-Фішера для емпіричної роботи над квантовий зразок, або …

11 distributions  quantiles  finance 

Мені було цікаво, де існує загальна формула, що стосується очікуваного значення безперервної випадкової величини як функції квантилів того ж rv Очікуване значення rv визначається як: E ( X ) = ∫ x d F X ( x ) і квантили визначаються як: Q p X = { x : F …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression 

Я майже впевнений, що вже бачив такий результат у статистиці, але не можу пригадати, де. Якщо - додатна випадкова величина і \ mathbb {E} (X) <\ infty, то \ varepsilon F ^ {- 1} (1- \ varepsilon) \ до 0, коли \ varepsilon \ до 0 ^ + , де …

10 references  quantiles  cdf  moments 

Мені потрібно створити діаграми (подібні до діаграм зростання) для дітей віком від 5 до 15 років (лише 5,6,7 тощо; немає дробових значень, як 2,6 років) для змінної стану здоров'я, яка є негативною, безперервною та в діапазон 50-150 (з кількома значеннями поза цим діапазоном). Мені потрібно створити криві 90-го, 95-го та …

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model 

Мене цікавить визначення квартилу, яке зазвичай використовується, коли ви перебуваєте в базовій статистиці. У мене є книга типу 101, і це просто дає зрозуміле визначення. "Приблизно одна чверть даних припадає на перший квартал або нижче ..." Але це приклад, коли він обчислює Q1, Q2 і Q3 для набору даних 5, …

10 excel  quantiles 

Я вважав, що розроблені нижче скриньки можна інтерпретувати як "більшість чоловіків швидше, ніж більшість жінок" (у цьому наборі даних), насамперед тому, що середній час чоловіків був меншим, ніж середній час жінок. Але курс EdX на R та статистику вікторини сказав мені, що це неправильно. Будь ласка, допоможіть мені зрозуміти, чому …

9 quantiles  histogram  boxplot  eda 

Якщо я даю два та їх відповідні місця (кожен) у відкритому інтервалі , чи завжди я можу знайти параметри бета-розподілу, які мають ці кванти у зазначених місцях?(q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2)(l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2)(0,1)(0,1)(0,1)

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution 

Передумови: У мене є зразок, який я хочу моделювати з великим хвостиком. У мене є деякі крайні значення, такі, що поширення спостережень порівняно велике. Моя ідея полягала в тому, щоб моделювати це з узагальненим розподілом Парето, і так я зробив. Тепер, 0,975 квантил моїх емпіричних даних (близько 100 точок даних) …

9 confidence-interval  quantiles  asymptotics  order-statistics 

Припустимо незалежних випадкових величин для яких на певному рівні відомі через оцінку з даних: , ..., . Тепер визначимо випадкову змінну як суму . Чи є спосіб обчислити значення суми на рівні , тобто в ?NNNX1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_Nαα\alphaα=P(X1&lt;q1)α=P(X1&lt;q1)\alpha = P(X_1 < q_1)α=P(XN&lt;qN)α=P(XN&lt;qN)\alpha = P(X_N < q_N)ZZZZ=∑Ni=1XiZ=∑i=1NXiZ = \sum_{i=1}^N X_iαα\alphaqzqzq_zα=P(Z&lt;qZ)α=P(Z&lt;qZ)\alpha = …

9 quantiles 

Я маю зразок (розмір 250) з популяції. Я не знаю розподілу населення. Головне питання: я хочу бальну оцінку 1- го відсотка населення, а потім я хочу 95% -ний інтервал довіри навколо моєї точкової оцінки. Моєю бальною оцінкою буде зразок 1- го відсотка. Я позначаю це .xxx Після цього я намагаюся …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value