J'ai appris sur l'intuition qui se cache derrière la divergence KL, en quoi une fonction de distribution de modèle diffère de la distribution théorique / vraie des données. La source que je lis poursuit en disant que la compréhension intuitive de la « distance » entre ces deux distributions est …
Je suis sûr que je suis complètement enroulé autour de ma tête, mais je n'arrive pas à comprendre. Le test t compare deux distributions normales utilisant la distribution Z. C'est pourquoi il y a une hypothèse de normalité dans les DONNÉES. L'ANOVA équivaut à une régression linéaire avec des variables …
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme l'augmentation en pourcentage, mais comment cela change-t-il …
J'ai un ensemble de données avec la structure suivante: a word | number of occurrence of a word in a document | a document id Comment puis-je tester une distribution normale dans R? C'est probablement une question facile mais je suis un novice.
Il existe de nombreuses façons de mesurer la similarité des deux distributions de probabilité. Parmi les méthodes qui sont populaires (dans différents cercles) figurent: la distance de Kolmogorov: la distance supérieure entre les fonctions de distribution; la distance de Kantorovich-Rubinstein: la différence maximale entre les attentes par rapport aux deux …
Je cherche un moyen de générer des nombres aléatoires qui semblent distribués de manière uniforme - et chaque test montrera qu'ils sont uniformes - sauf qu'ils sont distribués de manière plus uniforme que les données véritablement uniformes . Le problème que j'ai avec les "vrais" aléas uniformes, c'est qu'ils vont …
(Ceci est basé sur une question qui vient de me parvenir par courrier électronique; j'ai ajouté du contexte à partir d'une conversation brève précédente avec la même personne.) L'année dernière, on m'a dit que la distribution gamma était plus lourde que la normale, et on m'a dit depuis que ce …
Je connais des tests de normalité, mais comment puis-je tester "Poisson-ness"? J'ai un échantillon d'environ 1 000 entiers non négatifs, dont je soupçonne qu'ils sont tirés d'une distribution de Poisson, et j'aimerais le tester.
Pour une distribution unimodale qui est modérément biaisée, nous avons la relation empirique suivante entre la moyenne, la médiane et le mode: (Mean - Mode)∼3(Mean - Median)(Mean - Mode)∼3(Mean - Median) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} Comment cette relation a-t-elle été dérivée? Karl Pearson a-t-il tracé des milliers de …
Existe-t-il des formules bien connues pour les statistiques d'ordre de certaines distributions aléatoires? En particulier, les statistiques du premier et du dernier ordre d’une variable aléatoire normale, mais une réponse plus générale serait également appréciée. Edit: Pour clarifier, je cherche des formules approximatives qui peuvent être plus ou moins explicitement …
Je suis en train de modéliser une variable aléatoire ( ) qui est la somme d'environ 15 à 40 000 variables aléatoires indépendantes de Bernoulli ( ), chacune avec une probabilité de réussite différente ( ). Formellement, où et \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i .X i p i …
Comment fonctionne l' approximation du point de selle? A quel genre de problème s'agit-il? (N'hésitez pas à utiliser un exemple particulier ou des exemples à titre d'illustration) Y a-t-il des inconvénients, des difficultés, des points à surveiller ou des pièges pour les imprudents?
Je peux voir qu'il y a beaucoup de différences formelles entre les mesures de distance Kullback – Leibler vs Kolmogorov-Smirnov. Cependant, les deux sont utilisés pour mesurer la distance entre les distributions. Y a-t-il une situation typique où l'un devrait être utilisé à la place de l'autre? Quelle est la …
J'essayais d'adapter mes données à différents modèles et j'ai compris que la fitdistrfonction de la bibliothèque MASSde Rme donnait Negative Binomialle meilleur ajustement. Maintenant, à partir de la page wiki , la définition est donnée comme suit: La distribution de NegBin (r, p) décrit la probabilité de k échecs et …
J'apprends l' analyse de survie de ce billet sur UCLA IDRE et je me suis fait avoir à la section 1.2.1. Le tutoriel dit: ... si on savait que les temps de survie étaient distribués de façon exponentielle , alors la probabilité d'observer un temps de survie ... Pourquoi les …
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