Pertanyaan yang diberi tag «distributions»

Jadi, saya pikir saya memiliki pemahaman yang baik tentang dasar-dasar probabilitas dan analisis statistik frequentist (dan seberapa buruk itu dapat digunakan). Dalam dunia yang sering terjadi, masuk akal untuk mengajukan pertanyaan seperti "apakah distribusi ini berbeda dari distribusi itu", karena distribusi diasumsikan nyata, obyektif dan tidak berubah (untuk situasi tertentu, …

25 distributions  bayesian 

Saya memiliki beberapa frekuensi permintaan, dan saya perlu memperkirakan koefisien hukum Zipf. Ini adalah frekuensi teratas: 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

Apa perbedaan praktis antara metrik Wasserstein dan divergensi Kullback-Leibler ? Metrik Wasserstein juga disebut sebagai jarak penggerak Bumi . Dari Wikipedia: Metrik Wasserstein (atau Vaserstein) adalah fungsi jarak yang didefinisikan antara distribusi probabilitas pada ruang metrik M. dan Divergensi Kullback – Leibler adalah ukuran bagaimana satu distribusi probabilitas berbeda dari …

25 distributions  kullback-leibler  metric  wasserstein 

Distribusi binomial negatif (NB) didefinisikan pada bilangan bulat non-negatif dan memiliki fungsi massa probabilitas f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}.Apakah masuk akal untuk mempertimbangkan distribusi kontinu pada real non-negatif yang didefinisikan oleh rumus yang sama (mengganti k∈N0k∈N0k\in \mathbb N_0 oleh x∈R≥0x∈R≥0x\in\mathbb R_{\ge 0} )? Koefisien binomial dapat ditulis ulang sebagai produk dari (k+1)⋅…⋅(k+r−1)(k+1)⋅…⋅(k+r−1)(k+1)\cdot\ldots\cdot(k+r-1) , …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

Saat ini saya sedang mengerjakan masalah, di mana saya perlu mengembangkan algoritma rantai Markov Monte Carlo (MCMC) untuk model ruang angkasa. Untuk dapat menyelesaikan masalah, saya telah diberi probabilitas : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ). menjadi standar deviasi dari .ττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tauxxx Jadi sekarang saya tahu …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

Jadi pertanyaan ini agak berantakan, tetapi saya akan menyertakan grafik warna-warni untuk menebusnya! Pertama Latar Belakang kemudian Pertanyaan. Latar Belakang Katakanlah Anda memiliki distribusi multinomial -dimensi dengan probailit yang sama dengan kategori . Biarkan menjadi hitungan yang dinormalisasi ( ) dari distribusi itu, yaitu:nnnnnnπ=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n)ccc (c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c_1, \ldots, …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

Di bawah definisi klasik dari pencilan sebagai titik data di luar 1,5 * IQR dari kuartil atas atau bawah, ada asumsi distribusi tidak miring. Untuk distribusi miring (Eksponensial, Poisson, Geometris, dll) adalah cara terbaik untuk mendeteksi pencilan dengan menganalisis transformasi fungsi asli? Misalnya, distribusi yang secara longgar diatur oleh distribusi …

24 distributions  outliers  skewness  exponential  interquartile 

Terpikir oleh saya hari ini bahwa distribusi dapat dilihat sebagai kompromi antara Gaussian dan Laplace distribusi, untuk danApakah distribusi semacam itu memiliki nama? Dan apakah ia memiliki ekspresi konstan yang normal? Kalkulus mengejutkan saya, karena saya tidak tahu bagaimana memulai memecahkan dalam integral f(x)∝exp(−|x−μ|pβ)f(x)∝exp⁡(−|x−μ|halβ) f(x)\propto\exp\left(-\frac{|x-\mu|^p}{\beta}\right) x∈R,p∈[1,2]x∈R,p∈[1,2]x\in\mathbb{R}, p\in[1,2]β>0.β>0.\beta>0.CCC1=C⋅∫∞-∞exp( - | x …

23 distributions  normal-distribution  terminology  laplace-distribution  distribution-identification 

Biarkan dan menjadi 2 iidrv di mana . Saya ingin tahu distribusi untuk .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ∼ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2log( X1) , log( X2) ∼ N( μ , σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1- X2X1-X2X_1 …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

Menggunakan distribusi-t siswa dengan k>0k>0k > 0 derajat kebebasan, parameter lokasi lll dan parameter skala sss memiliki kepadatan Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(k+12)Γ(k2kπs2){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,\frac{\Gamma \left(\frac{k+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{k}{2}\sqrt{k \pi s^2}\right)} \left\{ 1 + k^{-1}\left( \frac{x-l}{s}\right)\right\}^{-(k+1)/2}, bagaimana menunjukkan bahwa distribusi- Student tttdapat ditulis sebagai campuran dari distribusi Gaussian dengan membiarkan X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2) , τ=1/σ2∼Γ(α,β)τ=1/σ2∼Γ(α,β)\tau = 1/\sigma^2\sim\Gamma(\alpha,\beta) , dan mengintegrasikan …

23 distributions  mixture 

Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Saya perlu menghitung fungsi distribusi kumulatif dari sampel data. Apakah ada sesuatu yang mirip dengan hist () dalam R yang mengukur fungsi kepadatan kumulatif? Saya sudah …

23 r  distributions  cdf 

Saya tahu bahwa jika median dan rata-rata kira-kira sama maka ini berarti ada distribusi simetris tetapi dalam kasus khusus ini saya tidak yakin. Rata-rata dan median cukup dekat (hanya perbedaan 0,487 m / empedu) yang akan membuat saya mengatakan ada distribusi simetris tetapi melihat boxplot, sepertinya sedikit miring positif (median …

23 distributions  mean  skewness  median  qq-plot 

Saya telah menggunakan prinsip entropi maksimum untuk membenarkan penggunaan beberapa distribusi di berbagai pengaturan; akan tetapi, saya belum dapat merumuskan interpretasi statistik, sebagai lawan dari teori informasi, dari entropi maksimum. Dengan kata lain, apa yang memaksimumkan entropi menyiratkan tentang sifat statistik distribusi? Adakah yang bertemu atau mungkin menemukan diri Anda …

23 distributions  entropy  intuition  information-theory  maximum-entropy 

Bagaimana saya bisa menemukan PDF (fungsi kerapatan probabilitas) dari suatu distribusi yang diberikan CDF (fungsi distribusi kumulatif)?

23 distributions  pdf  cdf 

Kami menggulung dadu 6 sisi beberapa kali. Menghitung selisih (nilai absolut) antara roll dan roll sebelumnya, apakah perbedaan diharapkan didistribusikan secara merata? Untuk menggambarkan dengan 10 gulungan: roll num result diff 1 1 0 2 2 1 3 1 1 4 3 2 5 3 0 6 5 2 7 …

22 distributions  uniform