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.

1
Apa nama metode estimasi kerapatan tempat semua pasangan kemungkinan digunakan untuk membuat distribusi campuran Normal?
Saya hanya memikirkan cara yang rapi (belum tentu bagus) untuk membuat perkiraan kepadatan satu dimensi dan pertanyaan saya adalah: Apakah metode estimasi kerapatan ini memiliki nama? Jika tidak, apakah ini merupakan kasus khusus dari beberapa metode lain dalam literatur? Berikut adalah metode: Kami memiliki vektor yang kami asumsikan diambil dari …

5
Bagaimana cara melakukan imputasi nilai dalam jumlah poin data yang sangat besar?
Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

1
Perbedaan antara PROC Mixed dan lme / lmer dalam R - derajat kebebasan
Catatan: pertanyaan ini adalah repost, karena pertanyaan saya sebelumnya harus dihapus karena alasan hukum. Sambil membandingkan PROC CAMPURAN dari SAS dengan fungsi lmedari nlmepaket di R, saya menemukan beberapa perbedaan yang agak membingungkan. Lebih khusus lagi, derajat kebebasan dalam berbagai tes berbeda antara PROC MIXEDdan lme, dan saya bertanya-tanya mengapa. …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 


1
Densitas Y = log (X) untuk X yang didistribusikan Gamma
Pertanyaan ini terkait erat dengan pos ini Misalkan saya memiliki variabel acak , dan saya mendefinisikan . Saya ingin menemukan fungsi kepadatan probabilitas .X∼Gamma(k,θ)X∼Gamma(k,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Y=log(X)Y=log⁡(X)Y = \log(X)YYY Saya awalnya berpikir saya hanya akan mendefinisikan fungsi distribusi kumulatif X, melakukan perubahan variabel, dan mengambil "bagian dalam" dari integral sebagai …

1
Bagaimana cara memasukkan perkiraan PDF (yaitu: estimasi kepadatan) menggunakan momen k (empiris) pertama?
Saya memiliki situasi di mana saya dapat memperkirakan (yang pertama) kkk momen dari kumpulan data, dan ingin menggunakannya untuk menghasilkan estimasi fungsi kerapatan. Saya sudah menemukan distribusi Pearson , tetapi menyadari itu hanya bergantung pada 4 momen pertama (dengan beberapa pembatasan pada kemungkinan kombinasi momen). Saya juga mengerti bahwa setiap …



1
Kovarians pemahaman intuitif, kovarians lintas, koreksi otomatis / lintas dan kepadatan spektrum daya
Saat ini saya sedang belajar untuk final saya dalam statistik dasar untuk sarjana ECE saya. Sementara saya pikir saya memiliki matematika sebagian besar turun, saya kurang memahami secara intuitif apa arti angka-angka sebenarnya (Pembukaan: Saya akan menggunakan bahasa yang agak ceroboh). Saya tahu E [X] adalah "rata-rata tertimbang" dari semua …



3
Bagaimana didefinisikan ketika
Katakanlah YYY adalah variabel acak kontinu, dan XXX adalah variabel diskrit. Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y)Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y) \Pr(X=x|Y=y) = \frac{\Pr(X=x)\Pr(Y=y|X=x)}{\Pr(Y=y)} Seperti yang kita ketahui, Pr(Y=y)=0Pr(Y=y)=0\Pr(Y=y) = 0 karena YYY adalah variabel acak kontinu. Dan berdasarkan ini, saya tergoda untuk menyimpulkan bahwa probabilitas Pr(X=x|Y=y)Pr(X=x|Y=y)\Pr(X=x|Y=y) tidak terdefinisi. Namun, Wikipedia mengklaim di sini bahwa sebenarnya didefinisikan sebagai berikut: …

1
Mengapa ( disensor)
Dalam satu set masalah saya membuktikan "lemma" ini, yang hasilnya tidak intuitif bagi saya. adalah distribusi normal standar dalam model yang disensor.ZZZ Secara formal, , dan . Kemudian, Jadi ada semacam koneksi antara rumus ekspektasi pada domain terpotong dan kepadatan pada titik pemotongan . Adakah yang bisa menjelaskan intuisi di …

2
Estimasi kepadatan kernel pada distribusi asimetris
Biarkan menjadi pengamatan yang diambil dari distribusi probabilitas yang tidak diketahui (tetapi tentu saja asimetris).{ x1, ... , xN}{x1,...,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} Saya ingin menemukan distribusi probabilitas dengan menggunakan pendekatan Namun, saya mencoba menggunakan kernel Gaussian, tetapi kinerjanya buruk, karena simetris. Jadi, saya telah melihat bahwa beberapa karya tentang kernel Gamma dan Beta …


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.