Вопросы с тегом «pdf»

Функция плотности вероятности (PDF) непрерывной случайной величины дает относительную вероятность для каждого из ее возможных значений. Используйте этот тег и для функций с дискретной вероятностью (PMF).

6
Может ли значение распределения вероятности, превышающее 1, быть в порядке?
На странице Википедии о наивных байесовских классификаторах есть такая строка: p ( h e i g h t | m a l e ) = 1,5579p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (Распределение вероятностей по 1 в порядке. Это площадь под кривой колокола, равная 1.) Как значение может быть в порядке? Я думал, что …

10
Почему распределение Коши не имеет значения?
Из функции плотности распределения мы можем определить среднее значение (= 0) для распределения Коши, как показано на графике ниже. Но почему мы говорим, что распределение Коши не имеет значения?


3
Интерпретация логарифмически преобразованного предиктора и / или ответа
Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 


3
Являются ли CDF более фундаментальными, чем PDF?
Мой проф проф в основном сказал, если дать один из следующих трех, вы можете найти два других: Кумулятивная функция распределения Функция генерирования момента Функция плотности вероятности Но мой профессор по эконометрике сказал, что CDF являются более фундаментальными, чем PDF, потому что есть примеры, где вы можете иметь CDF, но PDF …
43 probability  pdf  cdf  mgf 

3
Интуитивное объяснение плотности преобразованной переменной?
Предположим, что ИксXX - случайная величина с pdf еИкс( х )fX(x)f_X(x) . Тогда случайная величина Y= X2Y=X2Y=X^2 имеет pdf fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} Я понимаю исчисление за этим. Но я пытаюсь найти способ объяснить это кому-то, кто не знает исчисления. В частности, я …

4
Хорошие методы для графиков плотности неотрицательных переменных в R?
plot(density(rexp(100)) Очевидно, что вся плотность слева от нуля представляет собой смещение. Я хочу обобщить некоторые данные для статистиков, и я хочу избежать вопросов о том, почему неотрицательные данные имеют плотность слева от нуля. Графики для проверки рандомизации; Я хочу показать распределение переменных по группам лечения и контроля. Распределения часто экспоненциальные. …

10
Почему сумма двух случайных величин является сверткой?
Долгое время я не понимал, почему «сумма» двух случайных величин является их сверткой , тогда как сумма функции плотности смеси суммы и равнаf(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x)n; арифметическая сумма, а не их свертка. Точная фраза «сумма двух случайных величин» появляется в Google 146 000 раз и имеет эллиптическую форму следующим образом. Если считать, что …

2
Гамма против логнормальных распределений
У меня есть экспериментально наблюдаемое распределение, которое выглядит очень похожим на гамма или логнормальное распределение. Я читал, что логнормальное распределение - это максимальное распределение вероятности энтропии для случайной переменной для которой среднее значение и дисперсия являются фиксированными. Обладает ли гамма-распределение подобными свойствами?XXXln(X)ln⁡(X)\ln(X)

4
Как определить квантили (изолинии?) Многомерного нормального распределения
Меня интересует, как можно рассчитать квантиль многомерного распределения. На рисунках я нарисовал квантили 5% и 95% данного одномерного нормального распределения (слева). Для правильного многомерного нормального распределения я представляю, что аналогом будет изолиния, которая окружает основу функции плотности. Ниже приведен пример моей попытки рассчитать это с помощью пакета, mvtnormно безуспешно. Я …

2
Можете ли вы объяснить оценку плотности окна (ядра) Parzen с точки зрения непрофессионала?
Оценка плотности окна Парцена описывается как p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) где - количество элементов в векторе, - вектор, - плотность вероятности , - размерность окна Парзена, а - оконная функция.x p ( x ) x h ϕnnnxxxp(x)p(x)p(x)xxxhhhϕϕ\phi Мои вопросы: В чем основное отличие оконной функции Парцена …


1
Сколько раз я должен бросить кубик, чтобы уверенно оценить его справедливость?
(Заранее извиняюсь за использование языка мирян, а не статистического языка.) Если я хочу измерить шансы накатывания каждой стороны конкретного физического шестигранного кристалла с точностью примерно +/- 2% с достаточной уверенностью в достоверности, сколько потребуется образцовых роликов? т.е. сколько раз мне нужно было бы бросить кубик, считая каждый результат, чтобы быть …

3
Есть ли байесовский подход к оценке плотности?
Я заинтересован , чтобы оценить плотность непрерывной случайной величины . Один из способов сделать это, который я изучил, это использование оценки плотности ядра.ИксXX Но теперь меня интересует байесовский подход, который заключается в следующем. Первоначально я считаю , что следует распределение . Я принимаю показания . Есть ли какой-то подход к …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.