Вопросы с тегом «moments»

Я замечаю в статистике / методах машинного обучения, распределение часто аппроксимируется гауссианом, а затем этот гауссиан используется для выборки. Они начинают с вычисления первых двух моментов распределения и используют их для оценки μμ\mu и σ2σ2\sigma^2 . Затем они могут выбрать из этого гауссиана. Мне кажется, чем больше моментов я вычисляю, …

14 probability  sampling  moments 

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 

Какие тесты доступны для тестирования двух независимых выборок для нулевой гипотезы о том, что они происходят из популяций с одинаковым перекосом? Существует классический 1-выборочный тест для определения того, равняется ли перекос фиксированному числу (тест включает 6-й момент выборки!); есть ли прямой перевод для теста с двумя образцами? Существуют ли методы, …

13 hypothesis-testing  distributions  bootstrap  moments  l-moments 

В круговой статистике, среднее значение случайной величины со значениями на окружности S определяются как м 1 ( Z ) = ∫ S г Р Z ( θ ) d θ (см википедия ). Это очень естественное определение, как и определение дисперсии V a r ( Z ) = 1 - …

13 mathematical-statistics  moments  intuition  circular-statistics 

Может ли кто-то представить интуицию о том, почему более высокие моменты распределения вероятности , такие как третий и четвертый моменты, соответствуют асимметрии и эксцессу соответственно? В частности, почему отклонение от среднего значения, возведенного в третью или четвертую степень, в конечном итоге переходит в меру асимметрии и эксцесса? Есть ли способ …

13 mathematical-statistics  skewness  moments  intuition  kurtosis 

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 

Существуют ли неидентичные распределения, которые имеют одну и ту же функцию, генерирующую моменты?

12 distributions  moments  mgf 

Есть ли аналог чебышевского неравенства с более высоким моментом в одностороннем случае? Неравенство Чебышева-Кантелли, похоже, работает только для дисперсии, в то время как неравенство Чебышева может быть легко получено для всех показателей. Кто-нибудь знает одностороннее неравенство, использующее высшие моменты?

12 approximation  moments  probability-inequalities 

Я думал о значении масштаба семьи. Насколько я понимаю, для каждого члена семейства масштабов местоположения с параметрами location и scale распределение не зависит от каких-либо параметров и одинаково для каждого принадлежащего этому семейству.XXXaaabbbZ=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ =(X-a)/bXXX Итак, мой вопрос: не могли бы вы привести пример, когда два случайных числа из одного семейства …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

-й момент случайной величины является конечным , если rrrXXXE(|Xr|)&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty Я пытаюсь показать , что для любого натурального , то -го момента также конечно.s&lt;rs&lt;rs<rsssE[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|]

12 self-study  moments  function 

У меня есть ситуация, когда я могу оценить (первые) моментов набора данных и хотел бы использовать его для оценки функции плотности.kkk Я уже сталкивался с распределением Пирсона , но понял, что он опирается только на первые 4 момента (с некоторыми ограничениями на возможные комбинации моментов). Я также понимаю, что любого …

11 pdf  kernel-smoothing  moments 

Я использую обычный оценщик для , но я заметилчто даже небольшие «выбросы» в моем эмпирическом распределении, то есть небольшие пики далеко от центра, влияютего чрезвычайно. Существует ли более надежная оценка эксцесса?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

Каков наилучший способ аппроксимировать для двух заданных целых чисел когда вы знаете среднее , дисперсию , асимметрию и избыточный эксцесс дискретного распределения и из (ненулевых) мер формы и что нормальное приближение не подходит?Pr[n≤X≤m]Pr[n≤X≤m]Pr[n \leq X \leq m]m,nm,nm,nμμ\muσ2σ2\sigma^2γ1γ1\gamma_1γ2γ2\gamma_2XXXγ1γ1\gamma_1γ2γ2\gamma_2 Обычно я использовал бы нормальное приближение с целочисленной коррекцией ... Pr[(n−½)≤X≤(m+½)]=Pr[(n−½)−μσ≤Z≤(m+½)−μσ]=Φ((m+½)−μσ)−Φ((n−½)−μσ)Pr[(n−½)≤X≤(m+½)]=Pr[(n−½)−μσ≤Z≤(m+½)−μσ]=Φ((m+½)−μσ)−Φ((n−½)−μσ)Pr[(n - \text{½})\leq …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Мне любопытно, есть ли преобразование, которое изменяет перекос случайной величины, не влияя на эксцесс. Это было бы аналогично тому, как аффинное преобразование RV влияет на среднее значение и дисперсию, но не на перекос и эксцесс (отчасти потому, что перекос и эксцесс определяется как инвариантный к изменениям масштаба). Это известная проблема?

11 data-transformation  random-variable  moments 

Я вычисляю ковариацию распределения параллельно, и мне нужно объединить распределенные результаты в единственном гауссовском. Как мне совместить два? Линейная интерполяция между двумя почти работами, если они одинаково распределены и измерены. В Википедии внизу есть форумла для комбинации, но она кажется неправильной; два одинаково распределенных распределения должны иметь одинаковую ковариацию, но …

11 covariance  moments