Statistiques et Big Data cdf

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Les CDF sont-ils plus fondamentaux que les PDF?

Mon stat prof dit, en gros, si l’un des trois suivants est donné, vous pouvez trouver les deux autres: Fonction de distribution cumulative Fonction de génération de moment Fonction de densité de probabilité Mais mon professeur d'économétrie a déclaré que les CDF sont plus fondamentaux que les PDF car il …

43 probability pdf cdf mgf

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Pourquoi la somme de deux variables aléatoires est-elle une convolution?

Pendant longtemps, je n'ai pas compris pourquoi la "somme" de deux variables aléatoires est leur convolution , alors qu'une fonction de densité de mélange somme de et estf(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x)n; la somme arithmétique et non leur convolution. L'expression exacte "la somme de deux variables aléatoires" apparaît dans google 146 000 fois et …

33 pdf terminology cdf mixture convolution

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Distribution du rapport gaussien: les dérivés sous-jacents aux et aux s

Je travaille avec deux distributions normales indépendantes et , avec des moyennes et et des variances et .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXOuiYYμXμx\mu_xμyμy\mu_yσ2Xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Je suis intéressé par la distribution de leur rapport . Ni ni n'ont une moyenne de zéro, donc n'est pas distribué comme …

28 distributions normal-distribution references mathematical-statistics cdf

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Aidez-moi à comprendre la fonction quantile (CDF inverse)

Je lis sur la fonction quantile, mais ce n'est pas clair pour moi. Pourriez-vous fournir une explication plus intuitive que celle fournie ci-dessous? Puisque le cdf est une fonction augmentant de façon monotone, il a un inverse; notons ceci par . Si est le cdf de , alors est la …

26 distributions cdf inverse-cdf quantile-function

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Comment calculer la distribution cumulée dans R?

Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. J'ai besoin de calculer la fonction de distribution cumulative d'un échantillon de données. Y a-t-il quelque chose de similaire à hist …

23 r distributions cdf

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Trouver le PDF avec le CDF

Comment puis-je trouver le PDF (fonction de densité de probabilité) d'une distribution étant donné le CDF (fonction de distribution cumulative)?

23 distributions pdf cdf

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CDF empirique vs CDF

J'apprends la fonction de distribution cumulative empirique. Mais je ne comprends toujours pas Pourquoi est-il appelé «empirique»? Y a-t-il une différence entre le CDF empirique et le CDF?

21 distributions terminology cdf ecdf

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Pourquoi le CDF d'un échantillon est-il uniformément distribué

J'ai lu ici que, étant donné un échantillon d'une distribution continue avec cdf , l'échantillon correspondant à suit une distribution uniforme standard.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) J'ai vérifié cela en utilisant des simulations qualitatives en Python, et j'ai facilement pu vérifier la relation. import matplotlib.pyplot as plt …

17 pdf uniform cdf intuition

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Le pdf et le pmf et le cdf contiennent-ils la même information?

Le pdf et le pmf et le cdf contiennent-ils la même information? Pour moi, le pdf donne la probabilité totale à un certain point (essentiellement la zone sous la probabilité). Le pmf donne la probabilité d'un certain point. Le cdf donne la probabilité sous un certain point. Donc pour moi …

17 probability distributions pdf inference cdf

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Pourquoi une fonction de distribution cumulative (CDF) définit-elle uniquement une distribution?

On m'a toujours dit qu'un CDF est unique mais qu'un PDF / PMF n'est pas unique, pourquoi? Pouvez-vous donner un exemple où un PDF / PMF n'est pas unique?

17 probability distributions pdf cdf

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Comment trouver / estimer la fonction de densité de probabilité à partir de la fonction de densité dans R

Supposons que j'ai une variable comme Xavec une distribution inconnue. Dans Mathematica, en utilisant la SmoothKernelDensityfonction, nous pouvons avoir une fonction de densité estimée. Cette fonction de densité estimée peut être utilisée avec la PDFfonction pour calculer la fonction de densité de probabilité d'une valeur comme Xsous la forme de …

17 r pdf cdf

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Que croire: test de Kolmogorov-Smirnov ou intrigue QQ?

J'essaie de déterminer si mon ensemble de données de données continues suit une distribution gamma avec des paramètres forme 1,7 et taux 0,000063.====== Le problème est que lorsque j'utilise R pour créer un tracé QQ de mon ensemble de données rapport à la distribution théorique gamma (1.7, 0.000063), j'obtiens un …

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CDF élevé au pouvoir?

Si est un CDF, il semble que ( ) soit également un CDF.FZFZF_ZFZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα>0α>0\alpha \gt 0 Q: Est-ce un résultat standard? Q: Existe-t-il un bon moyen de trouver une fonction avec X \ equiv g (Z) st F_X (x) = F_Z (z) ^ \ alpha , où x \ equiv g …

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle est la bonne façon d'utiliser glmnet avec …

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

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Quel est le lien entre la fonction d'erreur et la fonction de distribution normale standard?

Si le PDF standard normal estf(x)=12π−−√e−x2/2f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} et le CDF est F(x)=12π−−√∫x−∞e−x2/2dx,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, comment cela se transforme-t-il en une fonction d'erreur de ?zzz

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