Вопросы с тегом «distributions»

Если и , то могу ли я сказать, чтоY ∼ U ( a , X ) Y ∼ U ( a , b ) ?X∼U(a,b)X∼U(a,b)X \sim U(a, b)Y∼U(a,X)Y∼U(a,X)Y \sim U(a, X)Y∼U(a,b)?Y∼U(a,b)?Y \sim U(a, b)? Я говорю о непрерывных равномерных распределениях с пределами . Доказательство (или опровержение!) Будет оценено.[a,b][a,b][a, b]

10 uniform  distributions 

В литературе по машинному обучению для представления распределения вероятностей часто используется функция softmax. Есть причина для этого? Почему не используется другая функция?

10 machine-learning  distributions  softmax 

Пусть - выборка iid экспоненциальных случайных величин со средним значением , и пусть - статистика заказов из этого образца. Пусть .X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i Определить интервалыМожно показать, что каждый также экспоненциальный, со средним значением .Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq n-1\,. WiWiW_iβi=βn−iβi=βn−i\beta_i=\frac{\beta}{n-i} Вопрос: Как мне …

10 probability  distributions  exponential  order-statistics 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Я бросаю честный кубик. Всякий раз, когда я получаю 1, 2 или 3, я записываю «1»; всякий раз, когда я получаю 4, я записываю '2'; всякий раз, когда я получаю 5 или 6, я записываю «3». Пусть будет общим количеством бросков, которое мне нужно, чтобы произведение всех чисел, которые …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

В физике или математической механике, начиная с временной позиции , можно получить скорости изменения через производные по времени: скорость, ускорение, рывок (3-й порядок), скачок (4-й порядок).x(t)x(t)x(t) Некоторые уже предложили оснастку, треск, треск для производных вплоть до седьмого порядка. Моменты, вдохновленные механической физикой и теорией упругости, также важны в статистике, см. …

10 distributions  terminology  moments  notation  history 

В биномиальной установке случайная величина X, которая дает количество успехов, распределяется биномиально. Пропорция выборки может быть рассчитана как где - размер вашей выборки. В моем учебнике говорится, чтоИксNИксN\frac{X}{n}NNn Эта пропорция не имеет биномиального распределения однако, поскольку - это просто масштабированная версия биномиально распределенной случайной величины , разве она не должна …

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Учитывая два непрерывных распределения и , мне не ясно, существует ли отношение выпуклого доминирования между ними:FXFX\mathcal{F}_XFYFY\mathcal{F}_Y (0)FX&lt;cFY(0)FX&lt;cFY(0)\quad \mathcal{F}_X <_c \mathcal{F}_Y подразумевает, что (1)F−1Y(q)≤F−1X(q),∀q∈[0.5,1](1)FY−1(q)≤FX−1(q),∀q∈[0.5,1](1)\quad F_Y^{-1}(q) \leq F_X^{-1}(q),\quad \forall q\in[0.5,1] имеет место или если необходимы некоторые дополнительные гипотезы, если должно быть выполнено?(1)(1)(1) Определение выпуклого доминирования. Если два непрерывных распределения и удовлетворяют:FИксFX\mathcal{F}_XFYFY\mathcal{F}_Y ( …

10 probability  probability-inequalities  distributions 

Стабильные распределения инвариантны относительно сверток. Какие подсемейства устойчивых распределений также замкнуты относительно умножения? В том смысле, что если f ∈ F и g ∈ F , то функция плотности вероятности произведения f ⋅ g (с точностью до константы нормализации) также принадлежит F ?FFFе∈ Ff∈Ff\in Fг∈ Fg∈Fg\in F е⋅ гf⋅gf \cdot …

10 distributions  convolution  stable-distribution 

Пусть будет любым распределением с определенным средним значением и стандартным отклонением . Центральная предельная теорема говорит, что сходится по распределению к стандартному нормальному распределению. Если мы заменим типовым стандартным отклонением , существует ли теорема о том, что сходится по распределению к t-распределению? Так как для большихXXXμμ\muσσ\sigman−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSSn−−√X¯−μSnX¯−μS …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

После записи можно ли напрямую использовать итерации MCMC для оценки плотности, например, путем построения гистограммы или оценки плотности ядра? Меня беспокоит то, что итерации MCMC не обязательно независимы, хотя в большинстве случаев они распределены одинаково. Что если мы дополнительно применим прореживание к итерациям MCMC? Меня беспокоит то, что итерации MCMC …

10 distributions  mcmc  asymptotics 

Скажем, у меня есть следующая модель: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t&lt;τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t&lt;τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} И я делаю выводы из и \ lambda_2, показанных ниже, из моих данных. Есть ли байесовский способ сказать (или количественной оценку) …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

Перекрестная публикация моего вопроса от mathoverflow, чтобы найти некоторую помощь по конкретной статистике. Я изучаю физический процесс, генерирующий данные, которые красиво проецируются в два измерения с неотрицательными значениями. Каждый процесс имеет (спроецированную) дорожку из точек - - см. Изображение ниже.ИксИксxYYy Образцы треков выделены синим цветом, проблемный тип трека был нарисован …

10 distributions  modeling  predictive-models  fitting  curve-fitting 

Я читал дискуссию в Hacker News об использовании стандартного отклонения в отличие от других показателей, таких как среднее абсолютное отклонение. Итак, если бы мы следовали принципу максимальной энтропии, с каким распределением мы бы использовали, если бы знали только среднее значение распределения и среднее абсолютное отклонение? Или имеет смысл использовать медиану …

10 distributions  maximum-entropy  mad 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и для Модели 2. Инкрементная дисперсия, объясненная Моделью …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc