Вопросы с тегом «distributions»

Мне нужно «изучить» распределение двумерного гауссиана с несколькими выборками, но хорошая гипотеза о предыдущем распределении, поэтому я хотел бы использовать байесовский подход. Я определил свой предыдущий: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

У меня есть триангулированные трехмерные сетки. Статистика для областей треугольника: Мин 0,000 Макс 2341,141 Среднее 56,317 Стандартное отклонение 98.720 Итак, означает ли это что-нибудь особенно полезное в отношении стандартного отклонения или предполагает наличие ошибок при его расчете, когда цифры работают, как указано выше? Районы, безусловно, далеки от нормального распределения. И, …

15 distributions  mean  standard-deviation 

У меня есть смутное представление о том, что такое метод передачи сообщений: алгоритм, который строит аппроксимацию к распределению путем итеративного построения аппроксимаций каждого из факторов распределения, условных для всех аппроксимаций всех других факторов. Я полагаю, что оба являются примерами вариационной передачи сообщений и распространения ожиданий . Что алгоритм передачи сообщений …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Каковы плюсы и минусы изучения свойств дистрибутива алгоритмически (посредством компьютерного моделирования) по сравнению с математически? Кажется, что компьютерное моделирование может быть альтернативным методом обучения, особенно для тех новых студентов, которые не чувствуют себя сильными в исчислении. Также кажется, что моделирование кода может предложить более раннее и более интуитивное понимание концепции …

15 distributions  algorithms  teaching 

Я читаю учебник Гауссовского процесса для машинного обучения CE Расмуссена и CKI Williams, и у меня возникают некоторые затруднения с пониманием того, что означает распределение по функциям . В учебнике приводится пример того, что функцию следует представлять как очень длинный вектор (на самом деле он должен быть бесконечно длинным?). Таким …

15 distributions  gaussian-process 

Ожидаемое значение распределения f(x)f(x)f(x) - это среднее значение, то есть средневзвешенное значение E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Наиболее вероятным значением является режим, то есть наиболее вероятное значение. Однако ожидаем ли мы как-нибудь увидеть E[x]E[x]E[x] много раз? Цитирую отсюда : Если результаты не являются в равной степени вероятными, то простое …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Я использую KL Divergence как меру различия между 2 p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPP и QQQ . =-ΣР(Хя)лп(В(Хя))+ΣР(Хя)лп(Р(Хя))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) Если то мы можем легко вычислить, что P ( X i ) l n ( Q ( X i ) ) = 0 …

15 distributions  distance  kullback-leibler 

Читая заметки Блейка Мастера о лекции Питера Тиля о стартапах, я натолкнулся на эту метафору технологического рубежа: Представьте, что мир покрыт прудами, озерами и океанами. Вы в лодке, в водоеме. Но это очень туманно, так что вы не знаете, как далеко это до другой стороны. Вы не знаете, находитесь ли …

15 distributions  queueing  interarrival-time 

У меня есть набор данных, который я ожидаю, чтобы следовать распределению Пуассона, но он разбросан примерно в 3 раза. В настоящее время я моделирую эту избыточную дисперсию, используя что-то вроде следующего кода в R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist = rawDist …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

Допустим, у меня есть две или более выборочных совокупностей n-мерных непрерывнозначных векторов. Есть ли непараметрический способ проверить, относятся ли эти образцы к одному и тому же распределению? Если это так, есть ли функция в R или Python для этого?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Я хочу использовать при распределении для моделирования доходности активов с коротким интервалом в байесовской модели. Я хотел бы оценить обе степени свободы (наряду с другими параметрами в моей модели) для распределения. Я знаю, что доходность активов совершенно ненормальная, но я не знаю слишком много за этим. Что является подходящим, слегка …

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

У меня есть два набора данных (исходные и целевые данные), которые следуют за разным распределением. Я использую MMD - это непараметрическое распределение расстояний - для вычисления предельного распределения между исходными и целевыми данными. исходные данные, хз целевые данные, Xt Матрица адаптации А * Проецируемые данные, Zs = A '* Xs …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

Я предпринимаю проект по анализу данных, который включает изучение времени использования веб-сайта в течение года. То, что я хотел бы сделать, это сравнить, насколько «согласованными» являются шаблоны использования, скажем, насколько они близки к шаблону, который предполагает использование его в течение 1 часа один раз в неделю, или к шаблону, который …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Является ли распределение Коши «непредсказуемым»? Я пытался делать cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } в R для множества n значений и заметил, что они время от времени генерируют довольно непредсказуемые значения. Сравните это, например, с as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } который всегда, кажется, дает «компактное» облако точек. По этой …

14 distributions  intuition  cauchy 

Предположим, что мы знаем p (x, y), p (x, z) и p (y, z). Верно ли, что совместное распределение p (x, y, z) идентифицируемо? То есть есть только один возможный p (x, y, z), который имеет выше маргиналов?

14 distributions  mathematical-statistics