Вопросы с тегом «distributions»

Распределение - это математическое описание вероятностей или частот.

3
Серьезная углубленная проблема вероятностей подбрасывания монет
Допустим, я делаю 10 000 бросков монеты. Я хотел бы знать вероятность того, сколько сальто потребуется, чтобы получить 4 или более последовательных головы подряд. Счет будет работать следующим образом: один последовательный раунд бросков будет считаться только головами (4 головы или более). Когда хвост поражает и ломает полосу голов, счет начинается …

2
Оценка плотности ядра по асимметричным распределениям
Пусть - наблюдения, полученные из неизвестного (но, безусловно, асимметричного) распределения вероятностей.{ х1, … , ХN}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} Я хотел бы найти распределение вероятностей с помощью KDE Однако я попытался использовать ядро ​​Гаусса, но оно работало плохо, поскольку оно симметрично. Таким образом, я видел, что были выпущены некоторые работы с ядрами Gamma и …

2
Разница гамма-случайных величин
Для двух независимых случайных величин и , каково распределение разности, т.е. ?X∼Gamma(αX,βX)X∼Gamma(αX,βX)X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_X,\beta_X)Y∼Gamma(αY,βY)Y∼Gamma(αY,βY)Y\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_Y,\beta_Y)D=X−YD=X−YD=X-Y Если результат малоизвестен, как бы я мог получить результат?

3
Весовая сумма двух независимых пуассоновских случайных величин
Используя википедию, я нашел способ вычислить функцию вероятности массы, полученную из суммы двух пуассоновских случайных величин. Тем не менее, я думаю, что у меня неправильный подход. Пусть - две независимые пуассоновские случайные величины со средним значением и , где и - константы, тогда функция генерирующая вероятность, задается Теперь, используя тот …

2
Ожидаемое значение гауссовской случайной величины, преобразованной с помощью логистической функции
И логистическая функция, и стандартное отклонение обычно обозначаются . Я буду использовать и для стандартного отклонения.σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss У меня есть логистический нейрон со случайным входом которого среднего и стандартное отклонение я знаю. Я надеюсь, что разница от среднего значения может быть хорошо аппроксимирована некоторым гауссовским шумом. Итак, с небольшим …

1
Длиннохвостое распределение временных событий
Предположим, у вас есть журналы веб-сервера. В этих журналах у вас есть кортежи такого типа: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Эти временные метки представляют, например, клики пользователей. Теперь, мы user1будем посещать сайт несколько раз (сессий) в течение месяца, и у вас будут всплески кликов …

3
Сумма биномиальных и пуассоновских случайных величин
Если у нас есть две независимые случайные величины и , какова функция вероятности массы ?X 2 ∼ P o i s ( λ ) X 1 + X 2X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p)X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB Это не домашняя работа для меня.

2
Почему важны дистрибутивы?
Это может также пойти вниз, как самые глупые вопросы, когда-либо задаваемые на этом форуме, но, получив здравые и содержательные ответы на предыдущий вопрос, я подумал, что снова протяну свою удачу. В течение некоторого времени я был очень озадачен важностью статистического распределения, особенно в части, касающейся доходности активов и, более конкретно, …

1
Почему Anova () и drop1 () предоставили разные ответы для GLMM?
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

2
Как генерировать числа в соответствии с распределением Солитон?
Распределение солитонов - это дискретное распределение вероятностей по набору с функцией вероятности{ 1 , … , N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} р ( 1 ) = 1N,p ( k ) = 1к ( к - 1 )для k ∈ { 2 , … , N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} Я хотел бы …

2
Асимптотическое распределение статистики максимального порядка случайных нормалей IID
Есть ли распределение хорошего ограничения как п идет к \ infty , при условии , что они являются IID нормальных распределений с дисперсией \ Sigma ^ 2 .Макс ( Х1, X2, . , , , XN)Максимум(Икс1,Икс2,,,,,ИксN)\max( X_1,X_2,...,X_n) NNn∞∞\inftyσ2σ2\sigma^2 Это почти наверняка хорошо известная проблема с умным доказательством и хорошим решением, …

2
Гигантский эксцесс?
Я делаю некоторую описательную статистику ежедневных возвратов по фондовым индексам. Т.е. если и являются уровнями индекса в 1-й и 2-й день, соответственно, то - это возвращаемый мной результат (полностью стандартный в литературе).P 2 l o g e ( P 2п1P1P_1п2P2P_2л о ге( P2п1)loge(P2P1)log_e (\frac{P_2}{P_1}) Таким образом, эксцесс огромен в некоторых …


2
Когда использовать распределение Стьюдента или Нормального в линейной регрессии?
Я смотрю на некоторые проблемы, а в некоторых, чтобы проверить коэффициенты, иногда я вижу людей, использующих распределение Стьюдента, а иногда я вижу Нормальное распределение. Какое правило?

1
Как превратить функцию в плотность вероятности, сохраняя при этом форму функции?
У меня есть ряд функций, каждая из которых, предположительно, представляет плотность случайной величины по агентам. Каждая функция также имеет домен, который описывает, какие значения случайной величины являются действительными. Теперь, если я правильно помню свои классы статистики, если я возьму интеграл одной из функций по значениям, описанным областью функции, я должен …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.