Вопросы с тегом «random-variable»

Учитывая и X 2 нормальные случайные величины с коэффициентом корреляции ρ , как мне найти корреляцию между следующими логнормальными случайными величинами Y 1 и Y 2 ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Теперь, если и X 2 = σ 1 Z …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Существует ли какое-либо распределение для двух iid случайных величин где совместное распределение X - Y равномерно по носителю [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

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 

Как я могу генерировать двоичные временные ряды, такие что: Указана средняя вероятность наблюдения 1 (скажем, 5%); Условная вероятность наблюдения 1 в момент времени учетом значения в момент времени (скажем, 30%, если значение равно 1)?т - 1 т - 1TTtт - 1T-1t-1т - 1T-1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Можем ли мы что-нибудь сказать о зависимости случайной величины и функции от случайной величины? Например, зависит ли X 2X2X^2 от XXX ?

15 probability  random-variable 

Допустим, у меня есть категориальная переменная, которая может принимать значения A, B, C и D. Как я могу сгенерировать 10000 случайных точек данных и контролировать частоту каждого из них? Например: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% Есть идеи, как я могу это сделать?

15 random-variable 

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с кареткой? Перекрестная проверка `glmnet` с использованием` caret` но ответа не дано, что может быть связано с …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

На этой центральной странице AP « Случайные переменные против алгебраических переменных» автор Питер Фланаган-Хайд проводит различие между алгебраическими и случайными переменными. Частично он говорит x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , но X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - на самом деле это подзаголовок статьи. Какова основная разница между алгебраической переменной и …

13 probability  random-variable 

Я знаю, что сумма гауссианов является гауссовой. Итак, чем же отличается смесь гауссов? Я имею в виду, смесь гауссианов - это просто сумма гауссиан (где каждый гауссиан умножается на соответствующий коэффициент смешения), верно?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Я анализирую распределение сетевых задержек. Среднее время загрузки (U) составляет 0,5 с. Среднее время загрузки (D) составляет 2 с. Тем не менее, среднее общее время (для каждой точки данных, T = U + D) составляет 4 с. Какие выводы можно сделать, зная, что медиана суммы намного больше, чем сумма медиан …

13 random-variable  median  summations 

Я спрашивал об этом раньше и действительно пытался определить, что делает параметр модели, а что скрытой переменной. Итак, глядя на различные темы по этой теме на этом сайте, основное различие выглядит следующим образом: Скрытые переменные не наблюдаются, но имеют связанное с ними распределение вероятностей, так как они являются переменными, а …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Я знаю, я не могу использовать свертку. У меня есть две случайные величины A и B, и они зависят. Мне нужна Распределительная функция A + B

13 random-variable  non-independent 

Предположим, что X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) и Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Простая оценка где и являются примерами средних значений и , например, смещена (хотя и непротиворечива). Это имеет тенденцию к недоразвитию .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz Я не могу думать о непредвзятой оценке для . Один существует?zzz Спасибо за …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи также будут оценены. редактировать: так как я разместил вопрос, chl любезно указал …

13 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 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption