Вопросы с тегом «mathematical-statistics»

Кто-нибудь может предложить, как я могу вычислить производящую момент функцию внутреннего произведения двух гауссовских случайных векторов, каждый из которых распределен как N( 0 , σ2)N(0,σ2)\mathcal N(0,\sigma^2) , независимо друг от друга? Есть ли какой-то стандартный результат для этого? Любой указатель высоко ценится.

9 normal-distribution  mathematical-statistics  multivariate-analysis  moments  mgf 

Каковы некоторые из лучших книг для изучения i) изменчивость одномерных и многомерных переменных (реальных, счетных данных) в пространственной области. ii) выборка одномерной или многомерной переменной на основе ее распределения по пространственным местоположениям. (Пространственная выборка вкратце)

9 sampling  mathematical-statistics  references  spatial 

Я пытаюсь показать, что центральный момент симметричного распределения: равен нулю для нечетных чисел. Так, например, третий центральный моментЯ начал с попытки показать, чтоЯ не уверен, куда идти отсюда, какие-либо предложения? Есть ли лучший способ доказать это?еИкс( a + x ) = fИкс( а - х )еИкс(a+Икс)знак равноеИкс(a-Икс){\bf f}_x{\bf (a+x)} = …

9 mathematical-statistics  expected-value  moments 

Какова связь между первым основным компонентом (ами) и средней корреляцией в матрице корреляции? Например, в эмпирическом приложении я наблюдаю, что средняя корреляция почти совпадает с отношением дисперсии первого главного компонента (первого собственного значения) к общей дисперсии (сумме всех собственных значений). Есть математические отношения? Ниже приведена таблица эмпирических результатов. Где корреляция …

9 correlation  pca  mathematical-statistics  eigenvalues 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

У меня есть несколько результатов теста задержки ответа сервера. Согласно нашему теоретическому анализу, распределение задержки (функция распределения вероятности задержки ответа) должно иметь поведение с тяжелым хвостом. Но как я могу доказать, что результат теста соответствует распределению тяжелых хвостов?

9 regression  distributions  probability  normal-distribution  mathematical-statistics 

Я читаю текст «Математическая статистика и анализ данных» Джона Райса. Речь идет о приближении ожидаемое значение и дисперсию случайной величины . Мы можем рассчитать ожидаемое значение и дисперсию случайной величины и мы знаем соотношение . Таким образом, можно приблизить ожидаемое значение и дисперсию используя разложение в ряд Тейлора about .YYYXXXY=g(X)Y=g(X)Y …

9 self-study  mathematical-statistics  error 

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction