Запитання з тегом «random-variable»

Для дослідження моделювання я повинен генерувати випадкові змінні , які показують prefined (населення) кореляцію з існуючою YYY . Я подивився в Rпакети copulaі CDVineякі можуть виробляти випадкові багатовимірні розподілу із заданою структурою залежностей. Однак неможливо зафіксувати одну із отриманих змінних до існуючої змінної. Будь-які ідеї та посилання на існуючі функції …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Що вони означають, коли кажуть "випадкова величина"?

69 mathematical-statistics  random-variable  intuition  definition 

Я ніколи не бачив різниці між цими двома заходами конвергенції. (Або насправді будь-який з різних типів конвергенції, але я згадую про ці дві особливості через слабкі та сильні закони великих чисел.) Звичайно, я можу навести визначення кожного з них і навести приклад, коли вони відрізняються, але я все ще не …

67 probability  random-variable 

Якщо є незалежними однаково розподіленими випадковими змінними, що можна сказати про розподіл взагалі?Х1, . . . , XнX1,...,XnX_1, ..., X_nхв ( X1, . . . , Xн)min(X1,...,Xn)\min(X_1, ..., X_n)

56 distributions  random-variable  minimum 

Взяте з Практичної статистики медичних досліджень, де Дуглас Альтман пише на сторінці 285: ... для будь-яких двох величин X і Y, X буде співвідноситися з XY. Дійсно, навіть якщо X і Y є вибірками випадкових чисел, ми очікуємо, що співвідношення X і XY буде 0,7 Я спробував це в R, …

49 correlation  random-variable  intuition 

Як би ви могли пояснити iid (незалежний та однаково розподілений) нетехнічним людям?

49 random-variable  intuition 

Ми знаємо відповідь на дві незалежні змінні: V a r (XY) = Е( X2Y2) - ( Е( XY) )2= V a r ( X) V a r ( Y) + V a r ( X) ( Е( Y) )2+ V a r ( Y) ( Е( X) )2Var(XY)=E(X2Y2)−(E(XY))2=Var(X)Var(Y)+Var(X)(E(Y))2+Var(Y)(E(X))2 {\rm Var}(XY) …

44 variance  random-variable  independence 

Я моделюю випадкову змінну ( YYY ), яка є сумою деяких ~ 15-40k незалежних випадкових змінних Бернуллі ( ), кожна з різною ймовірністю успіху ( ). Формально де і \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i .XiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_i Pr ( X i = 0 ) = 1 - p iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i …

38 r  distributions  binomial  random-variable  poisson-binomial 

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 

Скажімо, у нас є випадкова величина із відомою дисперсією та середнім значенням. Питання: яка дисперсія для деякої заданої функції f. Єдиний загальний метод, який мені відомий - це метод дельта, але він дає лише апроксимацію. Тепер мене цікавить , але було б також непогано знати деякі загальні методи.f ( X …

33 variance  random-variable  delta-method 

У мене є змішана модель ефекту (насправді узагальнена добавна змішана модель), яка дає мені прогнози на час. Для протидії автокореляції я використовую модель corCAR1, враховуючи той факт, що у мене відсутні дані. Дані, як передбачається, дають мені загальне навантаження, тому мені потрібно підсумовувати весь інтервал прогнозування. Але я також повинен …

32 mixed-model  variance  random-variable 

Якщо дві випадкові величини і є некорельованими, чи можемо ми також знати, що і некорельовані? Моя гіпотеза - так.Y X 2 YХXXYYYХ2X2X^2YYY E [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ]Х, YX,YX, Y некорельований означає , абоЕ[ XY] = Е[ X] Е[ Y]E[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y] Е[ XY] …

29 random-variable  independence 

Я намагаюся придумати метрику для вимірювання нерівномірності розподілу для експерименту, який я виконую. У мене є випадкова змінна, яка повинна бути рівномірно розподілена в більшості випадків, і я хотів би мати можливість визначити (і, можливо, виміряти ступінь) прикладів наборів даних, де змінна не рівномірно розподілена в межах деякої межі. Приклад …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

Це питання для інтерв'ю для кількісної позиції аналітика, про яку тут повідомляється . Припустимо, ми виводимо з рівномірного розподілу, а розіграші - iid, яка очікувана довжина монотонно зростаючого розподілу? Тобто, ми припиняємо малювати, якщо поточний малюнок менший або рівний попередньому розіграшу.[0,1][0,1][0,1] Я отримав перші кілька: \ Pr (\ текст {length} …

28 probability  random-variable  expected-value  uniform  iid 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation