Вопросы с тегом «uniform»

Взято из Гриммета и Штирзакера : Покажите, что это не может быть случай, когда где равномерно распределены по [0,1], а и независимы и одинаково распределены. Вы не должны считать , что X и Y являются непрерывными переменными.U = X + Y U=X+YU=X+YU UUX XXYYY Простое доказательство от противного достаточно для …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

Я хотел бы нарисовать целые числа от 1 до некоторого определенного , бросая некоторое количество справедливых шестигранных кубика (d6). Хороший ответ объяснит, почему его метод производит однородные и независимые целые числа.NNN В качестве иллюстративного примера было бы полезно объяснить, как работает решение для случая .N = 150N=150N=150 Кроме того, я …

18 probability  random-generation  uniform  dice 

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 

Я слышал, что при нулевой гипотезе распределение p-значений должно быть равномерным. Тем не менее, моделирование биномиального теста в MATLAB дает очень отличающиеся от равномерного распределения средние значения, превышающие 0,5 (в данном случае 0,518): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j = …

17 matlab  p-value  binomial  simulation  uniform 

Эта проблема связана с исследованиями моей лаборатории в области робототехники: Случайным образом нарисуйте чисел из набора без замены и отсортируйте числа в порядке возрастания. .nnn{1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\}1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m Из этого отсортированного списка чисел , создайте разницу между последовательными числами и границами: . Это дает пробелов.{a(1),a(2),…,a(n)}{a(1),a(2),…,a(n)}\{a_{(1)},a_{(2)},…,a_{(n)}\}g={a(1),a(2)−a(1),…,a(n)−a(n−1),m+1−a(n)}g={a(1),a(2)−a(1),…,a(n)−a(n−1),m+1−a(n)}g = \{a_{(1)},a_{(2)}−a_{(1)},\ldots,a_{(n)}−a_{(n-1)},m+1-a_{(n)}\}n+1n+1n+1 Каково распределение максимального разрыва? …

16 probability  mathematical-statistics  uniform  combinatorics  order-statistics 

Я пытаюсь сгенерировать случайные выборки из пользовательского PDF-файла, используя R. Мой PDF-файл: fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 Я сгенерировал единообразные образцы, а затем попытался преобразовать их в свой собственный дистрибутив. Я сделал это, найдя cdf моего дистрибутива ( FX(x)FX(x)F_{X}(x) ) и установив его в единую выборку …

16 r  sampling  uniform 

Чтобы моделировать нормальное распределение из набора однородных переменных, есть несколько методов: Алгоритм Бокса-Мюллера , в котором производится выборка двух независимых равномерных переменных в (0,1)(0,1)(0,1) и преобразование их в два независимых стандартных нормальных распределения с помощью: Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) метод CDF , где можно приравнять …

15 normal-distribution  simulation  uniform 

Недавно я купил ресурс для интервью с наукой о данных, в котором один из вопросов о вероятности был следующим: Принимая во внимание ничьи из нормального распределения с известными параметрами, как вы можете имитировать ничьи из равномерного распределения? Мой оригинальный мыслительный процесс состоял в том, что для дискретной случайной величины мы …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform 

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 

Предположим, у нас есть Икс1∼ униф ( n , 0 , 1 ) ,Икс1~UNIF(N,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), Икс2~ unif (n,0,1),Икс2~UNIF(N,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), где - равномерная случайная выборка размером n, иunif (n,0,1 )UNIF(N,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) Y= Х1,Yзнак равноИкс1,Y=X_1, Z= 0,4 х1+ 1 - 0,4------√Икс2,Zзнак равно0,4Икс1+1-0,4Икс2,Z = 0.4 X_1 + \sqrt{1 - 0.4}X_2. Тогда корреляция …

15 r  correlation  random-generation  uniform 

В Libre Office Calc rand()доступна функция, которая выбирает случайное значение от 0 до 1 из равномерного распределения. Я немного заржавел в своей вероятности, поэтому, когда я увидел следующее поведение, я был озадачен: A = 200x1 столбец rand()^2 B = 200x1 столбец rand()*rand() mean(A) знак равно 1/3 mean(B) знак равно 1/4 …

15 expected-value  random-generation  uniform 

Суммируем поток случайных величин: ; пусть будет числом слагаемых, которое нам нужно, чтобы сумма превысила единицу, т. е. - наименьшее число, такое, чтоY YXi∼iidU(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY>1.X1+X2+⋯+XY>1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Почему среднее значение равно постоянной Эйлера ?еYYYeee E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…\mathbb{E}(Y) = e = \frac{1}{0!} + \frac{1}{1!} + …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

Я хотел бы генерировать пары случайных чисел с определенной корреляцией. Однако обычный подход использования линейной комбинации двух нормальных переменных здесь недопустим, поскольку линейная комбинация равномерных переменных больше не является равномерно распределенной переменной. Мне нужно, чтобы две переменные были одинаковыми. Любая идея о том, как генерировать пары однородных переменных с заданной …

14 correlation  random-generation  uniform 

У меня только что была (интеллектуальная) паническая атака. Непрерывная случайная величина, которая следует за униформой на отрезке : удобно знакомая статистическая концепция. U(a,b)U(a,b)U(a,b) Непрерывный равномерный Р., имеющий поддержку над расширенными реалами (половиной или целым): не собственно Р., а базовая байесовская концепция неправильного априорного, полезного и применимого. Дискретная униформа, принимающая конечное …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform