Statistiques et Big Data cauchy

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Pourquoi la distribution de Cauchy n'a pas de moyen?

À partir de la fonction de densité de distribution, nous pourrions identifier une moyenne (= 0) pour la distribution de Cauchy, comme le montre le graphique ci-dessous. Mais pourquoi dit-on que la distribution de Cauchy n'a pas de moyen?

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Quelles sont les propriétés d'une distribution à moitié de Cauchy?

Je travaille actuellement sur un problème, où j'ai besoin de développer un algorithme de chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) pour un modèle d'espace d'état. Pour pouvoir résoudre le problème, on m'a donné la probabilité suivante de : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ). étant …

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Pourquoi la distribution de Cauchy est-elle si utile?

Quelqu'un pourrait-il me donner des exemples pratiques de la distribution de Cauchy? Qu'est-ce qui le rend si populaire?

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Distribution de Cauchy et théorème central limite

Pour que le CLT se vérifie, nous avons besoin que la distribution que nous souhaitons approximer ait une moyenne et une variance finie σ 2 . Serait-il vrai de dire que pour le cas de la distribution de Cauchy, dont la moyenne et la variance ne sont pas définies, le …

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La distribution de Cauchy est-elle en quelque sorte une distribution «imprévisible»?

La distribution de Cauchy est-elle en quelque sorte une distribution "imprévisible"? J'ai essayé de faire cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } dans R pour une multitude de n valeurs et a remarqué qu'elles génèrent occasionnellement des valeurs assez imprévisibles. Comparez cela à par exemple as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } …

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Quelle est la distribution des moyennes d'échantillonnage d'une distribution de Cauchy?

Typiquement, lorsque l'on prend des moyennes d'échantillons aléatoires d'une distribution (avec une taille d'échantillon supérieure à 30), on obtient une distribution normale centrée autour de la valeur moyenne. Cependant, j'ai entendu dire que la distribution de Cauchy n'a pas de valeur moyenne. Quelle distribution obtient-on alors en obtenant des moyennes …

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MLE du paramètre de localisation dans une distribution de Cauchy

Après centrage, les deux mesures x et −x peuvent être supposées être des observations indépendantes d'une distribution de Cauchy avec fonction de densité de probabilité: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞<x<∞,−∞<x<∞, -∞ < x < ∞ Montrer que si le MLE de θ est 0, mais si x 2 > …

13 self-study distributions maximum-likelihood cauchy

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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …

12 r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf

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Existe-t-il des distributions autres que Cauchy pour lesquelles la moyenne arithmétique d'un échantillon suit la même distribution?

Si suit une distribution de Cauchy, alors suit également exactement la même distribution que ; voir ce fil .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX Cette propriété a-t-elle un nom? Y a-t-il d'autres distributions pour lesquelles cela est vrai? ÉDITER Une autre façon de poser cette question: soit une variable …

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Estimateur du maximum de vraisemblance du paramètre de localisation de la distribution de Cauchy

J'ai atteint jusqu'à dlnLdμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2dln⁡Ldμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2\frac{d\ln L}{d\mu}=\sum_{i=1}^n \frac{2(x_i-u)}{1+(x_i-u)^2} Où est le paramètre d'emplacement. Et est la fonction de vraisemblance. Je ne sais pas comment procéder. Veuillez aider.uuuLLL

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La somme d'un grand nombre de variables aléatoires de Cauchy indépendantes est-elle normale?

Selon le théorème de limite centrale, la fonction de densité de probabilité de la somme d'une grande variable aléatoire indépendante tend vers une normale. Peut-on donc dire que la somme d'un grand nombre de variables aléatoires de Cauchy indépendantes est également normale?

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Comment la famille de distributions avec PDF est-elle proportionnelle à

Considérons une famille de distributions avec PDF (jusqu'à une constante de proportionnalité) donnée par Comment ça s'appelle? S'il n'a pas de nom, comment l'appelleriez-vous?p ( x ) ∼1( 1 + αX2)1 / α.p(x)∼1(1+αX2)1/α.p(x)\sim \frac{1}{(1+\alpha x^2)^{1/\alpha}}. Il ressemble assez à la famille des distributions avec PDF proportionnel à p (x) \ …

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