Вопросы с тегом «pdf»

Предположим, что . Меня интересует маргинальное распределение диагональных элементов . Есть несколько простых результатов о распределении подматриц (по крайней мере, некоторые из них перечислены в Википедии). Из этого я могу понять, что предельное распределение любого отдельного элемента по диагонали является обратной гаммой. Но я не смог вывести совместное распределение.diag ( …

21 distributions  probability  pdf 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

В ситуации, когда наблюдается распределение X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n распределенное по распределению с плотностью fff , мне интересно, существует ли объективная оценка (на основе XiXiX_i ) расстояния Хеллингера до другого распределения с плотностью f0f0f_0 , а именно H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

Концептуально я понимаю значение фразы «общая площадь под PDF равна 1». Это должно означать, что шансы на результат в общем интервале возможностей составляют 100%. Но я не могу понять это с «геометрической» точки зрения. Если, например, в PDF ось x представляет длину, общая площадь под кривой не станет больше, если …

20 probability  pdf  integral 

Пусть декартовы координаты случайной точки выбраны st .x,yx,yx,y(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) Таким образом, радиус, , не равномерно распределены как следует из «ы PDF .ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho Тем не менее, я ожидал бы, что будет почти равномерным, исключая артефакты из-за 4 остатков по краям:θ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta = \arctan{\frac{y}{x}} Ниже приведены …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform 

Если мы хотим наглядно увидеть распределение непрерывных данных, какую из гистограммы и pdf следует использовать? Каковы различия, а не по формуле, между гистограммой и PDF?

18 distributions  pdf  histogram 

Я читал здесь , что данный образец X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n из непрерывного распределения с cdf FXFX F_X , выборка, соответствующая Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) следует стандартному равномерному распределению. Я проверил это, используя качественное моделирование в Python, и мне было легко проверить связь. import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats xs = scipy.stats.norm.rvs(5, …

17 pdf  uniform  cdf  intuition 

У меня есть четыре независимые равномерно распределенные переменные , каждая в . Я хочу рассчитать распределение . Я вычислил распределение как (отсюда ) и должно быть f_1 (u_1) = \ frac {1- \ sqrt {u_1}} {\ sqrt {u_1}}. Теперь распределение суммы u_1 + u_2 равно ( u_1, \, u_2 также …

17 distributions  random-variable  pdf  uniform  mathematica 

Содержат ли pdf, pmf и cdf одну и ту же информацию? Для меня pdf дает всю вероятность до определенной точки (в основном это область под вероятностью). PMF дает вероятность определенного момента. Cdf дает вероятность под определенным пунктом. Так что для меня pdf и cdf имеют одинаковую информацию, а pmf - …

17 probability  distributions  pdf  inference  cdf 

Я только что заметил, что интеграция квантовой функции одномерной случайной величины (обратной cdf) от p = 0 до p = 1 дает среднее значение переменной. Я не слышал об этих отношениях до сих пор, поэтому мне интересно: это всегда так? Если так, широко ли известны эти отношения? Вот пример в …

17 mean  pdf  quantile-function 

Мне всегда говорили, что CDF уникален, однако PDF / PMF не уникален, почему это так? Можете ли вы привести пример, когда PDF / PMF не является уникальным?

17 probability  distributions  pdf  cdf 

Предположим, что у меня есть переменная, как Xс неизвестным распределением. В Mathematica, используя SmoothKernelDensityфункцию, мы можем получить оценочную функцию плотности. Эту оценочную функцию плотности можно использовать вместе с PDFфункцией для вычисления функции плотности вероятности значения, например, Xв PDF[density,X]предположении, что «плотность» является результатом SmoothKernelDensity. Было бы хорошо, если бы такая функция …

17 r  pdf  cdf 

Я пытаюсь определить, соответствует ли мой набор данных непрерывных данных гамма-распределению с параметрами shape 1.7 и rate = 0.000063.===знак равно== Проблема в том, когда я использую R для создания графика QQ моего набора данных отношению к теоретической гамме распределения (1,7, 0,000063), я получаю график, который показывает, что эмпирические данные примерно …

16 pdf  kolmogorov-smirnov  cdf  qq-plot 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я пытаюсь использовать функцию плотности в R для оценки плотности ядра. У меня возникли некоторые трудности при интерпретации результатов и сравнении различных наборов данных, так как кажется, что площадь под кривой не обязательно равна 1. Для любой функции плотности вероятности (pdf) нам нужно иметь площадь . Я предполагаю, что оценка …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc