Pertanyaan yang diberi tag «distributions»

Di bawah ini adalah histogram dari beberapa data, nampan adalah bilangan bulat, parameter lainnya tidak relevan. Seperti yang Anda lihat, tampaknya ada dua distribusi normal yang terpisah tetapi tumpang tindih untuk angka ganjil dan genap. Probabilitas menjadi bilangan genap adalah 1/3, juga 2/3 untuk bilangan ganjil. Saya tidak memiliki gagasan …

8 distributions  normal-distribution  pdf  terminology  histogram 

Pertanyaan: Xn→dXXn→dXX_n\stackrel{d}{\rightarrow}X danYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YY_n\stackrel{d}{\rightarrow}Y \stackrel{?}{\implies} X_n+Y_n\stackrel{d}{\rightarrow}X+Y Saya tahu ini tidak berlaku secara umum; Teorema Slutsky hanya berlaku ketika satu atau kedua konvergensi dalam probabilitas. Namun, ada kasus di mana ia tidak ditahan? Misalnya, jika urutan dan independen.XnXnX_nYnYnY_n

8 distributions  convergence  asymptotics  slutsky-theorem 

Pertimbangkan keluarga distribusi dengan PDF (hingga konstanta proporsionalitas) yang diberikan oleh p ( x ) ∼1( 1 + αx2)1 / α.hal(x)∼1(1+αx2)1/α.p(x)\sim \frac{1}{(1+\alpha x^2)^{1/\alpha}}. Bagaimana namanya? Jika tidak memiliki nama, bagaimana Anda menyebutnya? Itu terlihat sangat mirip dengan keluarga ttt-distribusi dengan PDF sebanding dengan p ( x ) ∼1( 1 +1νx2)( …

8 distributions  terminology  t-distribution  tsne  cauchy 

Seringkali, dalam literatur, penulis tertarik untuk menemukan distribusi stasioner dari proses deret waktu. Sebagai contoh, perhatikan proses AR ( ) sederhana berikut ini : mana .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt= αXt - 1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t, et∼i i dfet∼iidfe_t\stackrel{iid}{\thicksim} f Apa yang mungkin menjadi motivasi untuk menemukan distribusi stasioner dari setiap proses …

8 distributions  markov-process  stationarity  autoregressive  intuition 

Ketika memikirkan histogram sebagai perkiraan fungsi kerapatan, apakah masuk akal untuk menganggap ukuran nampan sebagai parameter yang membatasi struktur lokal fungsi tersebut? Juga, adakah cara yang lebih baik untuk mengartikulasikan alasan ini?

8 machine-learning  distributions  regularization  histogram  binning 

Saya sedang mengerjakan masalah berikut: Biarkan dan menjadi variabel acak independen dengan kerapatan bersama mana . Biarkan U = \ min (X, Y) dan V = \ maks (X, Y) . Cari kepadatan bersama (U, V) dan karenanya menemukan pdf dari U + V .XXXYYYf(x)=αβ−αxα−110&lt;x&lt;βf(x)=αβ−αxα−110&lt;x&lt;βf(x)=\alpha\beta^{-\alpha}x^{\alpha-1}\mathbf1_{0<x<\beta}α⩾1α⩾1\alpha\geqslant1U=min(X,Y)U=min(X,Y)U=\min(X,Y)V=max(X,Y)V=max(X,Y)V=\max(X,Y)(U,V)(U,V)(U,V)U+VU+VU+V Sebagai U+V=X+YU+V=X+YU+V=X+Y , saya hanya …

8 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

Masalah ini telah muncul dalam penelitian saya: anggaplah bahwa adalah distribusi eksponensial (ED) iid dengan mean dan biarkan menjadi nomor non-negatif. Benarkah Ini melewati pemeriksaan kewarasan, karena nilai yang diharapkan dari kedua belah pihak sama dengan , dan jika kita membiarkan , maka sisi kiri sama dengan , yang eksponensial. …

8 distributions  mathematical-statistics  poisson-distribution  exponential  saddlepoint-approximation 

Dalam sebagian besar mata kuliah teori probabilitas dasar, fungsi menghasilkan momen yang Anda katakan (mgf) berguna untuk menghitung momen dari variabel acak. Khususnya harapan dan varians. Sekarang di sebagian besar program contoh yang mereka berikan untuk harapan dan varians dapat diselesaikan secara analitis menggunakan definisi. Adakah contoh nyata dari distribusi …

8 probability  distributions  mathematical-statistics  mgf  method-of-moments 

Apa yang akan menjadi distribusi persamaan berikut: y=a2+2ad+d2y=a2+2ad+d2y = a^2 + 2ad + d^2 dimana aaa dan ddd adalah variabel acak independen non-sentral dengan 2M2M2 \textbf{M} derajat kebebasan. OBS .: rv menghasilkan keduanya aaa dan ddd memiliki μ=0μ=0\mu = 0 dan σ2≠1σ2≠1\sigma^2 \neq 1, Katakanlah σ2=cσ2=c\sigma^2 = c.

8 distributions  chi-squared  pdf 

Tolong maafkan ketidaktahuan saya, apa nama distribusi dengan kepadatan probabilitas seperti ini? atau lebih umum atau mana adalah konstanta normalisasi.p (x)∝11+ex,x &gt;0,p(x)∝11+ex,x&gt;0,p(x) \propto \frac{1}{1 + e^x},\quad x > 0\,,p ( x ) ∝11 + αeβx,x &gt;0,hal(x)∝11+αeβx,x&gt;0,p(x) \propto \frac{1}{1 + \alpha e^{\beta x}},\quad x > 0\,,p ( x ) = η11 …

8 probability  distributions 

Seperti dicatat oleh Wand dan Jones (1995), sebagian besar kernel standar dapat dilihat sebagai kasus K(x;p)={22p+1B(p+1,p+1)}−1(1−x2)p1{|x|&lt;1}K(x;p)={22p+1B(p+1,p+1)}−1(1−x2)p1{|x|&lt;1} K(x;p) = \{ 2^{2p+1} \; \mathrm{B}(p+1,p+1) \}^{-1} \; (1-x^2)^p \;\boldsymbol{1}_{\{|x|<1\}} keluarga, di mana B(⋅,⋅)B(⋅,⋅)\mathrm{B}(\cdot,\cdot) adalah fungsi Beta. Nilai ppp mengarah ke kernel segi empat ( p=0p=0p=0 ), Epanechnikov ( p=1p=1p=1 ), biweight ( p=2p=2p=2 …

8 distributions  kernel-smoothing  beta-distribution 

Saya menghadapi distribusi terbatas dengan nol kovarians antara dua variabel tetapi korelasinya adalah . Apakah ada distribusi seperti itu? Bagaimana bisa dijelaskan?111 Anda benar, mungkin saya perlu memberikan lebih banyak detail. OK, X dan Y adalah distribusi normal bivariat dengan varians dan rata-rata yang berbeda (bebas n) tetapi corr = …

8 distributions  correlation  covariance  asymptotics  bivariate 

Kami sering mempelajari model Gaussian Mixture sebagai model yang berguna dalam pembelajaran mesin dan aplikasinya. Apa signifikansi fisik dari " Campuran " ini? Apakah ini digunakan karena Gaussian Mixture Model memodelkan probabilitas sejumlah variabel acak masing-masing dengan nilai rata-rata sendiri? Jika tidak, lalu apa interpretasi yang benar dari kata ini.

8 machine-learning  distributions  gaussian-mixture  mixture  mathematical-statistics 

Saya tertarik pada hubungan di antara distribusi. Seperti 'Jumlah variabel acak eksponensial adalah variabel acak gamma. Distribusi bersyarat tertentu adalah distribusi lain, dll. ' Saya mencari di wikipedia dan google tetapi ada ringkasannya saja, tidak secara khusus terbukti atau dijelaskan. Saya ingin tahu tentang hubungan distribusi dan bukti rinci atau …

8 distributions  references 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning