Questions marquées «beta-distribution»

Une famille à deux paramètres de distributions univariées définies sur l'intervalle . [0,1]

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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Quelle est la distribution du CDF normal inverse d'une variable aléatoire bêta?
Supposons que vous définissiez: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) où Φ−1Φ−1\Phi^{-1} est l'inverse du CDF de la distribution normale standard . Ma question est: Y aYYYYYY - t-il une distribution simple que Y suit, ou qui peut approximer Y ? Je demande parce que j'ai une forte suspicion basée sur les résultats …
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Raccord de distribution bêta dans Scipy
Selon Wikipedia, la distribution de probabilité bêta a deux paramètres de forme: et β .αα\alphaββ\beta Lorsque j'appelle scipy.stats.beta.fit(x)en Python, où se xtrouve un groupe de nombres dans la plage , 4 valeurs sont renvoyées. Cela me semble étrange.[ 0 , 1 ][0,1][0,1] Après avoir recherché sur Google, j'ai trouvé que …
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D'où la distribution bêta?
Comme je suis sûr que tout le monde ici le sait déjà, le PDF de la distribution Beta est donné parX∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} J'ai cherché partout pour une explication des origines de cette formule, mais je ne la trouve pas. Chaque article que j'ai trouvé sur la …
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Distribution du rapport des variables aléatoires chi carré dépendantes
Supposons que où sont indépendants.X=X1+X2+⋯+XnX=X1+X2+⋯+Xn X = X_1 + X_2+\cdots+ X_n Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim N(0,\sigma^2) Ma question est, quelle distribution Z=X2X21+X22+⋯+X2nZ=X2X12+X22+⋯+Xn2 Z = \frac{X^2}{X_1^2 + X_2^2 + \cdots + X_n^2} suivre? Je sais d' ici que le rapport de deux variables aléatoires khi-deux exprimées en suit une distribution bêta. Je pense …
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Étant donné que la distribution bêta est similaire dans sa forme au binôme, pourquoi avons-nous besoin de la distribution bêta?
Il semble que la distribution binomiale soit très similaire dans sa forme à la distribution bêta et que je puisse re-paramétrer les constantes sur l'un ou l'autre des fichiers pdf pour les rendre identiques. Alors, pourquoi avons-nous besoin de la distribution bêta? Est-ce dans un but précis? Merci!
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