Вопросы с тегом «lognormal»

Мы имеем дело с логнормальным распределением в финансовом курсе, и мой учебник просто утверждает, что это правда, что я нахожу разочаровывающим, поскольку мой математический фон не очень силен, но я хочу интуицию. Кто-нибудь может показать мне, почему это так?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Итак, у меня есть случайный процесс генерирования лог-нормально распределенных случайных величин . Вот соответствующая функция плотности вероятности:XXX Я хотел оценить распределение нескольких моментов этого исходного распределения, скажем, 1-го момента: среднее арифметическое. Для этого 10000 раз я нарисовал 100 случайных величин, чтобы вычислить 10000 оценок среднего арифметического. Есть два разных способа …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

Допустим, у вас есть набор значений, и вы хотите знать, более ли вероятно, что они были выбраны из гауссова (нормального) распределения или из логнормального распределения? Конечно, в идеале вы должны были бы что-то знать о населении или об источниках экспериментальной ошибки, поэтому имели бы дополнительную информацию, полезную для ответа на …

13 normal-distribution  lognormal 

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 

Я пытаюсь понять, почему сумма двух (или более) логнормальных случайных величин приближается к логнормальному распределению при увеличении количества наблюдений. Я посмотрел онлайн и не нашел никаких результатов, касающихся этого. Ясно, что если и Y являются независимыми логнормальными переменными, то по свойствам экспонент и гауссовских случайных величин X \ times Y …

11 distributions  lognormal  convolution  sum 

Я случайно читал статью (по экономике), которая имела следующее приближение для :log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , что автор говорит точно, если X лог-нормально (что я знаю). Чего я не знаю, так это как получить это приближение. Я попытался вычислить приближение Тейлора второго порядка, и все, что я придумал, это …

11 lognormal  approximation  taylor-series 

Я пытаюсь вычислить среднее и стандартное отклонение от 2 процентилей для логнормального распределения. Я был успешным в выполнении расчета для нормального распределения с использованием X = mean + sd * Zи решения для среднего и сд. Я думаю, что мне не хватает уравнения, когда я пытаюсь сделать то же самое …

11 r  lognormal 

Вот график QQ для моего образца (обратите внимание на логарифмическую ось Y); :n = 1000Nзнак равно1000n = 1000 Как указывает whuber, это указывает на то, что базовое распределение перекошено влево (правый хвост короче). Используя shapiro.test(на лог-преобразованных данных) в R, я получаю тестовую статистику и p-значение , что означает, что мы …

11 interpretation  lognormal  qq-plot 

Я хотел бы проверить, соответствуют Rли мои данные нормальному логарифму или парето. Как я мог это сделать? Возможно, это ks.testможет помочь мне, но как я могу получить параметры αα\alpha и kkk для распределения Парето для моих данных?

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

У меня есть следующие простые векторы X и Y: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Я хочу сделать регрессию с использованием журнала X. Чтобы избежать получения журнала (0), я стараюсь положить +1 или +0,1 или …

10 r  regression  lognormal 

Во-первых, под аналитической интеграцией, я имею в виду, существует ли правило интеграции для решения этой проблемы, в отличие от числового анализа (например, правил трапеции, Гаусса-Лежандра или Симпсона)? У меня есть функция где - это функция плотности вероятности логнормального распределения с параметры и . Ниже я сокращу обозначение до и буду …

10 distributions  lognormal 

В преподавании прикладных дисциплин, таких как медицина, заложено, что измерения биомедицинских величин в популяции следуют нормальной «кривой колокола». Поиск из Google в строке «мы предполагали , нормальное распределение» возвращает результатов! Они звучат так: «учитывая небольшое количество экстремальных точек данных, мы предполагали нормальное распределение температурных аномалий» в исследовании изменения климата; или …

9 normal-distribution  assumptions  normality-assumption  lognormal