Вопросы с тегом «distributions»

Я прочитал несколько статей и выдержки из книг, которые объясняют, как выбрать хорошее количество интервалов (бинов) для гистограммы набора данных, но мне интересно, есть ли жесткое максимальное количество интервалов, основанное на количестве точек в набор данных или какой-то другой критерий. Справочная информация: причина, по которой я спрашиваю, состоит в том, …

10 distributions  data-visualization  histogram 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

В экологии мы часто используем уравнение логистического роста: Nt=KN0ertK+N0ert−1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} или Nt=KN0N0+(K−N0)e−rtNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} где - пропускная способность (достигнута максимальная плотность), - начальная плотность, - скорость роста, - время с начальной.Н 0 г тKKKN0N0N_0rrrttt Значение …

10 r  distributions  pdf  ecology 

Многие из вопросов, которые я разместил на SE в прошлом месяце, были направлены на то, чтобы помочь мне решить эту конкретную проблему. На все вопросы ответили, но я все еще не могу найти решение. Итак, я решил, что мне нужно просто задать проблему, которую я пытаюсь решить напрямую. Пусть , …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

Функция плотности вероятности равномерного распределения (непрерывная) показана выше. Площадь под кривой равна 1, что имеет смысл, поскольку сумма всех вероятностей в распределении вероятностей равна 1. Формально вышеуказанная функция вероятности (f (x)) может быть определена как 1 / (ba) для x в [a, b] и 0 в противном случае Учтите, что …

9 probability  distributions  uniform 

Пусть - случайная выборка из гамма-распределения G a m m a ( α , β ) .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Пусть и S 2 - выборочное среднее и выборочная дисперсия соответственно.X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Затем докажите или опровергните, что и S 2 / ˉ X 2 независимы.Икс¯X¯\bar{X}S2/ X¯2S2/X¯2S^2/\bar{X}^2 Моя попытка: Так как , нам нужно проверить …

9 self-study  distributions  independence  gamma-distribution 

Я знаю первые моментов некоторого распределения. Я также знаю, что мое распределение является непрерывным, унимодальным и имеет хорошую форму (похоже на гамма-распределение). Это возможно:NNN Используя некоторый алгоритм, сгенерируйте выборки из этого распределения, которые в предельных условиях будут иметь точно такие же моменты? Решить эту проблему аналитически? Я понимаю, что пока …

9 distributions  moments 

Пусть находится в . Каковы среднее значение и ковариационная матрица (при этом max вычисляется поэлементно)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Это происходит, например, потому что, если мы используем функцию активации ReLU внутри глубокой сети и предполагаем через CLT, что входы для данного уровня примерно нормальные, то это …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

Если у меня есть два различных симметричных (относительно медианы) распределения и , является ли разность также симметричным (относительно медианы) распределением?Y X - YXXXYYYX−YX−YX-Y

9 distributions  median 

Если , найдите распределение .X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2} Мы имеемFY(y)=Pr(Y≤y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) =Pr(2X1−X2≤y)=Pr(2X1−X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪Pr(X∈(−∞,−1−1+y2√y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2√y]),ify&lt;0={Pr(X∈(−∞,−1−1+y2y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2y]),ify&lt;0\qquad\qquad=\begin{cases} \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-\infty,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y>0\\ \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(1,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y<0 \end{cases} Интересно, правильное различие в приведенном выше случае или нет. С другой стороны, следующий метод кажется более простым: Мы можем написать используя тождествоY=tan(2tan−1X)Y=tan⁡(2tan−1⁡X)Y=\tan(2\tan^{-1}X)2tanz1−tan2z=tan2z2tan⁡z1−tan2⁡z=tan⁡2z\frac{2\tan z}{1-\tan^2z}=\tan 2z ТеперьX∼C(0,1)⟹tan−1X∼R(−π2,π2)X∼C(0,1)⟹tan−1⁡X∼R(−π2,π2)X\sim\mathcal C(0,1)\implies\tan^{-1}X\sim\mathcal R\left(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}\right) ⟹2tan−1X∼R(−π,π)⟹2tan−1⁡X∼R(−π,π)\qquad\qquad\qquad\quad\implies 2\tan^{-1}X\sim\mathcal R(-\pi,\pi) ⟹tan(2tan−1X)∼C(0,1)⟹tan⁡(2tan−1⁡X)∼C(0,1)\qquad\qquad\qquad\quad\implies\tan\left(2\tan^{-1}X\right)\sim\mathcal C(0,1) , …

9 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

Я пытаюсь найти вероятностное распределение суммы случайного числа переменных, которые не распределены одинаково. Вот пример: Джон работает в колл-центре обслуживания клиентов. Он получает звонки с проблемами и пытается их решить. Те, кого он не может решить, он передает их своему начальнику. Предположим, что количество вызовов, которые он получает за день, …

9 probability  distributions  random-variable 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Для каких-то целей мне нужно генерировать случайные числа (данные) из распределения "наклонной формы". «Наклон» этого распределения может изменяться в некотором разумном интервале, и тогда мое распределение должно измениться с равномерного на треугольное в зависимости от наклона. Вот мой вывод: Давайте сделаем это просто и сгенерируем данные от до (синий, красный …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Я заинтересован в построении случайных величин, для которых неравенства Маркова или Чебышева являются жесткими. Тривиальным примером является следующая случайная величина. п( Х= 1 ) = P( Х= - 1 ) = 0,5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5 . Его среднее значение равно нулю, дисперсия равна 1 и . Для этой случайной величины Чебышев …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities 

Я пытаюсь выяснить распределение где Z i ∼ N ( 0 , 1 ) , если я знаю, что, взяв каждое из членов в отдельности, n ∑ i = 1 Z 2 i ∼ χ 2 ( n ) и 1( n - 1 ) ∑я = 1NZ2я- ( ∑я …

9 probability  distributions  normal-distribution