Вопросы с тегом «exponential»

Время ожидания для распределения Пуассона является экспоненциальным распределением с параметром лямбда. Но я этого не понимаю. Например, Пуассон моделирует количество прибывших за единицу времени. Как это связано с экспоненциальным распределением? Допустим, вероятность k прибытий в единицу времени равна P (k) (смоделирована по Пуассону), а вероятность k + 1 равна P …

72 distributions  poisson-distribution  exponential 

Из этого поста я изучаю анализ выживания в UCLA IDRE, и меня обвинили в разделе 1.2.1. Учебник говорит: ... если было известно, что времена выживания экспоненциально распределены , то вероятность наблюдения времени выживания ... Почему время выживания считается экспоненциально распределенным? Это кажется очень неестественным для меня. Почему не распространяется нормально? …

36 distributions  survival  assumptions  exponential 

В этой текущей статье в НАУКЕ предлагается следующее: Предположим, вы случайным образом поделили доход в 500 миллионов на 10 000 человек. Есть только один способ дать всем равные 50 000 акций. Так что, если вы распределяете прибыль случайно, равенство крайне маловероятно. Но есть бесчисленное множество способов дать нескольким людям много …

36 distributions  mathematical-statistics  exponential 

Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе приведен пример расчета отношения шансов и 95% …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Согласно классическому определению выброса в качестве точки данных, превышающей 1,5 * IQR из верхнего или нижнего квартиля, существует предположение о неравномерном распределении. Для искаженных распределений (экспоненциальное, пуассоновское, геометрическое и т. Д.) Является наилучшим способом обнаружения выброса путем анализа преобразования исходной функции? Например, распределения, слабо регулируемые экспоненциальным распределением, могут быть преобразованы …

24 distributions  outliers  skewness  exponential  interquartile 

Как я могу проверить, являются ли мои данные, например, зарплата непрерывным экспоненциальным распределением в R? Вот гистограмма моего образца: , Любая помощь будет оценена!

22 r  distributions  goodness-of-fit  exponential 

У меня есть некоторые основные данные о сокращении выбросов и стоимости автомобиля: q24 <- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") Я знаю, что это экспоненциальная функция, …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

Вероятно , это тривиальный вопрос, но мой поиск был бесплодном до сих пор, в том числе этой статьи в Википедии , и «Compendium распределений» документ . Если имеет равномерное распределение, означает ли это, что следует экспоненциальному распределению?e XXXXeXeXe^X Аналогично, если следует экспоненциальному распределению, означает ли это, что следует равномерному распределению?l …

20 distributions  data-transformation  exponential  uniform 

Какой самый простой способ убедиться, что следующее утверждение верно? Предположим, . Показать .Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1)∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) Обратите внимание, что .Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Под X∼Exp(β)X∼Exp(β)X \sim \text{Exp}(\beta) это означает, что fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}f_{X}(x) = \dfrac{1}{\beta}e^{-x/\beta} \cdot \mathbf{1}_{\{x > 0\}} . Легко видеть, что …

18 self-study  distributions  exponential  order-statistics  jacobian 

Для случайной величины ( ) я интуитивно чувствую, что должен равняться поскольку по свойству без памяти распределение такое же, как у но смещено вправо на .X∼Exp(λ)X∼Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda)E[X]=1λE[X]=1λ\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda}E[X|X>x]E[X|X>x]\mathbb{E}[X|X > x]x+E[X]x+E[X]x + \mathbb{E}[X]X|X>xX|X>xX|X > xXXXxxx Однако я изо всех сил пытаюсь использовать свойство без памяти, чтобы дать конкретное доказательство. Любая …

13 random-variable  exponential  conditional-expectation 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Если экспоненциально распределен (i = 1, ..., n) с параметром \ lambda, а X_i взаимно независимы, каково ожидание ( я = 1 , . . . , П ) λ Х яXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 с точки зрения nnn и λλ\lambda и, возможно, других констант? Примечание. Этот вопрос получил …

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

Каков диапазон достижимых корреляций для пары экспоненциально распределенных случайных величин и , где - это параметры ставки?X1∼Exp(λ1)X1∼Exp(λ1)X_1 \sim {\rm Exp}(\lambda_1)X2∼Exp(λ2)X2∼Exp(λ2)X_2 \sim {\rm Exp}(\lambda_2)λ1,λ2>0λ1,λ2>0\lambda_1, \lambda_2 > 0

12 correlation  exponential 

Мой вопрос вдохновлен встроенным экспоненциальным генератором случайных чисел R , функцией rexp(). При попытке генерировать экспоненциально распределенные случайные числа многие учебники рекомендуют метод обратного преобразования, описанный на этой странице Википедии . Я знаю, что есть другие методы для решения этой задачи. В частности, исходный код R использует алгоритм, изложенный в …

11 r  simulation  random-generation  exponential  inverse-cdf