Запитання з тегом «random-variable»

З огляду на і X 2 нормальні випадкові величини з коефіцієнтом кореляції ρ , як я можу знайти кореляцію між наступними лонормальними випадковими змінними Y 1 та Y 2 ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Тепер, якщо і X 2 = …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Чи існує розподіл для двох iid випадкових величин де спільний розподіл є рівномірним щодо підтримки [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Як я можу генерувати двійкові часові ряди таким чином: Вказується середня ймовірність спостереження 1 (скажімо, 5%); Умовна ймовірність спостереження 1 за час задана величина при (скажімо 30%, якщо значення було 1)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Чи можемо ми сказати що-небудь про залежність випадкової величини та функції випадкової величини? Наприклад, чи залежить від ?X2X2X^2XXX

15 probability  random-variable 

Скажімо, у мене є категоріальна змінна, яка може приймати значення A, B, C і D. Як я можу генерувати 10000 випадкових точок даних і контролювати частоту кожного? Наприклад: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% Будь-які ідеї, як я можу це зробити?

15 random-variable 

Здається, існує велика плутанина в порівнянні використання glmnetв рамках caretпошуку оптимальної лямбда та використання cv.glmnetтого ж завдання. Поставлено багато питань, наприклад: Класифікаційна модель train.glmnet vs. cv.glmnet? Який правильний спосіб використання glmnet з каретою? Перехресне підтвердження `glmnet` за допомогою` caret` але відповіді не надано, що може бути пов'язано з відтворюваністю питання. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

На цій центральній сторінці AP « Випадкові змінні проти алгебраїчних змінних» автор Пітер Фланаган-Гайд розрізняє алгебраїчні та випадкові змінні. Частково каже X + X ≠ 2 Xx+x=2xx+x=2xx + x = 2x , але X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - насправді це підзаголовок статті. У чому полягає основна відмінність алгебраїчної змінної …

13 probability  random-variable 

Я знаю, що сума гауссів - це гаусси. Отже, чим відрізняється суміш гауссів? Я маю на увазі, що суміш гауссів - це лише сума гауссів (де кожен гаусс множиться на відповідний коефіцієнт змішування) так?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Я аналізую розподіл затримки в мережі. Середній час завантаження (U) становить 0,5 с. Середній час завантаження (D) - 2 секунди. Однак середній загальний час (для кожної точки даних T = U + D) становить 4s. Які висновки можна зробити, знаючи, що медіана суми набагато більша за суму медіани доданків? Щось …

13 random-variable  median  summations 

Я раніше про це запитував і справді боровся з визначенням того, що робить параметр моделі, а що робить його прихованою змінною. Отож, дивлячись на різні теми на цій темі на цьому сайті, головна відмінність виглядає так: Латентні змінні не спостерігаються, але мають пов'язаний з ними розподіл ймовірностей, оскільки вони є …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Я знаю, я не можу використовувати згортку. У мене є дві випадкові величини A і B і вони залежні. Мені потрібна розподільна функція A + B

13 random-variable  non-independent 

Припустимо, і Y ∼ N ( μ y , σ 2 y )Х∼ N( мкх, σ2х)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼ N( мку, σ2у)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Мене цікавить . Чи є неупереджений оцінювач для z ?z= хв ( μх, мку)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Простий оцінювач де ˉ x і ˉ y …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

Які плюси та мінуси використання LARS [1] проти використання координатного спуску для встановлення L1-регульованої лінійної регресії? Мене в основному цікавлять аспекти ефективності (мої проблеми мають, як правило, Nсотні тисяч і p<20). Однак, будь-які інші дані також будуть оцінені. редагувати: Оскільки я розмістив запитання, chl люб'язно вказав на статтю [2] Friedman …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption