Pertanyaan yang diberi tag «pdf»

Fungsi kepadatan probabilitas (PDF) dari variabel acak kontinu memberikan probabilitas relatif untuk masing-masing nilai yang mungkin. Gunakan tag ini untuk fungsi massa probabilitas diskrit juga.

4
Bagaimana cara memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA?
Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA. Haruskah komponen utama dalam matriks ini disusun dalam baris …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
Apakah ada penaksir yang tidak bias tentang jarak Hellinger antara dua distribusi?
Dalam pengaturan di mana seseorang mengamati didistribusikan dari distribusi dengan kepadatan , saya ingin tahu apakah ada penduga yang tidak bias (berdasarkan ) dari jarak Hellinger ke distribusi lain dengan kepadatan , yaitu X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_nfffXiXiX_if0f0f_0H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.
3
Bagaimana , koordinat kutub, didistribusikan ketika dan kapan ?
Biarkan koordinat Cartesian dari titik acak dipilih st .x,yx,yx,y(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) Dengan demikian, jari-jari, , tidak merata seperti yang tersirat oleh 's pdf .ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho Meskipun demikian saya berharap hampir seragam, tidak termasuk artefak karena sisa 4 di tepi:θ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta = \arctan{\frac{y}{x}} Berikut ini adalah fungsi …
2
Mengapa CDF sampel terdistribusi secara seragam
Saya membaca di sini bahwa diberi sampel dari distribusi kontinu dengan cdf , sampel yang sesuai dengan mengikuti distribusi seragam standar.F X U i = F X ( X i )X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) Saya telah memverifikasi ini menggunakan simulasi kualitatif dengan Python, dan saya dengan …
17 pdf  uniform  cdf  intuition 
1
Cara menemukan / memperkirakan fungsi kerapatan peluang dari fungsi kerapatan dalam R
Misalkan saya punya variabel suka Xdengan distribusi tidak dikenal. Dalam Mathematica, dengan menggunakan SmoothKernelDensityfungsi kita dapat memiliki fungsi kerapatan yang diperkirakan. Perkiraan fungsi kerapatan ini dapat digunakan bersama dengan PDFfungsi untuk menghitung probabilitas fungsi kerapatan dari suatu nilai seperti Xdalam bentuk PDF[density,X]asumsi bahwa "kerapatan" adalah hasil dari SmoothKernelDensity. Akan lebih …
17 r  pdf  cdf 
1
Apa intuisi di balik sampel yang dapat ditukar di bawah hipotesis nol?
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …
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 
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.