Вопросы с тегом «distributions»

Имеет ли семейство распределения другое определение статистики, чем в других дисциплинах? В общем, семейство кривых - это набор кривых, каждая из которых задается функцией или параметризацией, в которой один или несколько параметров варьируются. Такие семейства используются, например, для характеристики электронных компонентов . Для статистики семейство в соответствии с одним источником …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

В некоторых случаях предварительная оценка Джеффриса для полной многомерной модели обычно считается неадекватной, например, в случае: (где ε ∼ N ( 0 , σ 2 ) , где μ и σ неизвестны), где предпочтительным является следующий априор (для полного предшествующего Джеффриса π ( μ , σ ) ∝ σ - …

14 distributions  bayesian  estimation  prior  jeffreys-prior 

Я ищу простой способ выбрать из многомерного дистрибутива фон Мизеса-Фишера в Python. Я просмотрел модуль stats в scipy и numpy module, но нашел только одномерное распределение фон Мизеса. Есть ли код? Я еще не нашел. Очевидно, Вуд (1994) разработал алгоритм для выборки из распределения vMF по этой ссылке , но …

14 distributions  sampling  python 

Следующая проблема возникла недавно при анализе данных. Если случайная величина X следует нормальному распределению, а Y следует распределению χ2nχn2\chi^2_n (с n dof), как распределяется Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 ? До сих пор я придумал ПРВ Y2Y2Y^2 : ψ2n(x)====∂F(x−−√)∂x(∫x√0tn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)′x12n/2Γ(n/2)⋅(x−−√)n/2−1⋅e−x√/2⋅(x−−√)′x12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x√/2ψn2(x)=∂F(x)∂x=(∫0xtn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)x′=12n/2Γ(n/2)⋅(x)n/2−1⋅e−x/2⋅(x)x′=12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x/2\begin{eqnarray} \psi^2_n(x) &=& \frac{\partial F(\sqrt{x})}{\partial x} \\ &=& \left( \int_0^{\sqrt{x}} \frac{t^{n/2-1}\cdot e^{-t/2}}{2^{n/2}\Gamma(n/2)} …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Я пытаюсь воспроизвести существующий алгоритм прогнозирования, переданный отставным исследователем. Первым шагом является согласование некоторых наблюдаемых данных с распределением Вейбулла, чтобы получить форму и масштаб, которые будут использоваться для прогнозирования будущих значений. Я использую R, чтобы сделать это. Вот пример моего кода: x<-c(23,19,37,38,40,36,172,48,113,90,54,104,90,54,157,51,77,78,144,34,29,45,16,15,37,218,170,44,121) f<-fitdistr(x, 'weibull') Это работает нормально, если во входном …

14 distributions  curve-fitting 

В исследовательской статье об анализе чувствительности модели обыкновенного дифференциального уравнения динамической системы автор представил распределение параметра модели в виде нормального распределения (среднее = 1e-4, std = 3e-5), усеченного до диапазона [0.5e -4 1,5е-4]. Затем он использует образцы из этого усеченного распределения для моделирования модели. Что значит иметь усеченный дистрибутив и …

14 distributions  simulation  truncation 

Я пытаюсь нарисовать скрипичные сюжеты и задаюсь вопросом, есть ли приемлемая лучшая практика для их распределения по группам. Вот три варианта, которые я пробовал использовать mtcarsнабор данных R (Motor Trend Cars от 1973 года, найденный здесь ). Равные ширины Похоже, что делает оригинальная статья * и что vioplotделает R ( …

14 distributions  data-visualization  nonparametric 

Поэтому, когда я предполагаю, что члены ошибки обычно распределяются в виде линейной регрессии, что это означает для переменной отклика, yyy ?

14 regression  distributions 

Надеюсь, это не глупый вопрос. Допустим, у меня есть произвольное непрерывное распределение. У меня также есть статистика, и я хотел бы использовать это произвольное распределение, чтобы получить p-значение для этой статистики. Я понимаю, что в R это легко сделать, если ваш дистрибутив соответствует одному из встроенных, как будто это нормально. …

14 r  distributions  p-value 

Я анализирую социальные сети (не виртуальные) и наблюдаю за связями между людьми. Если человек выберет другого человека для случайного подключения, количество соединений в группе людей будет распределено нормально - по крайней мере, в соответствии с книгой, которую я сейчас читаю. Как мы можем знать, что распределение является гауссовым (нормальным)? Существуют …

14 distributions  networks  central-limit-theorem 

Сложение, вычитание, умножение и деление нормальных случайных величин хорошо определены, но как насчет тригонометрических операций? Например, предположим, что я пытаюсь найти угол треугольного клина (смоделированного как прямоугольный треугольник) с двумя катетами, имеющими размеры и d 2 , оба описанные как нормальные распределения.d1d1d_1d2d2d_2 И интуиция, и симуляция говорят мне, что полученное …

14 distributions  normal-distribution  circular-statistics  saddlepoint-approximation 

Я сравниваю два распределения с дивергенцией KL, которая возвращает мне нестандартизированное число, которое, согласно тому, что я читал об этой мере, представляет собой объем информации, необходимый для преобразования одной гипотезы в другую. У меня есть два вопроса: а) Есть ли способ количественно оценить дивергенцию KL, чтобы она имела более осмысленную …

14 distributions  kullback-leibler  information-geometry 

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с кареткой? Перекрестная проверка `glmnet` с использованием` caret` но ответа не дано, что может быть связано с …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

У меня возникли некоторые трудности в понимании интерпретации теста 2S KS и того, чем он отличается от обычного t теста между двумя группами. Допустим, у меня есть мужчины и женщины, выполняющие какое-то задание, и я собираю несколько баллов по этому заданию. Моя конечная цель - определить, по-разному ли мужчины и …

14 distributions  t-test  interpretation  kolmogorov-smirnov 

Из прочтений о тяжелых и длиннохвостых дистрибутивах я понял, что все длиннохвостые дистрибутивы имеют «большой хвост» , но не все дистрибутивы с «длинным хвостом» имеют длинный хвост . Может ли кто-нибудь привести пример: непрерывная симметричная функция плотности с нулевым средним, длиннохвостая непрерывная, симметричная, функция с нулевой средней плотностью, с тяжелыми …

14 distributions  heavy-tailed