Questions marquées «distributions»

Une distribution est une description mathématique des probabilités ou des fréquences.

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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Estimation de la densité du noyau sur les distributions asymétriques
Soit observations tirées d'une distribution de probabilité inconnue (mais certainement asymétrique).{ x1, … , XN}{X1,…,XN}\{x_1,\ldots,x_N\} Je voudrais trouver la distribution de probabilité en utilisant l'approche KDE: Cependant, j'ai essayé d'utiliser un noyau gaussien, mais il a mal fonctionné, car il est symétrique. Ainsi, j'ai vu que certains travaux sur les …
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Valeur attendue d'une variable aléatoire gaussienne transformée avec une fonction logistique
La fonction logistique et l'écart type sont généralement notés . J'utiliserai et pour l'écart-type.σ ( x ) = 1 / ( 1 + exp ( - x ) ) sσσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss J'ai un neurone logistique avec une entrée aléatoire dont la moyenne et écart - type je sais. J'espère …
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Distribution à long terme des événements temporels
Supposons que vous ayez les journaux d'un serveur Web. Dans ces journaux, vous avez des tuples de ce type: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Ces horodatages représentent par exemple les clics des utilisateurs. Maintenant, user1vous visiterez le site plusieurs fois (sessions) au cours du …
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Pourquoi les distributions sont-elles importantes?
Cela peut aussi bien descendre que les questions les plus idiotes jamais posées sur ce forum, mais après avoir reçu des réponses judicieuses et significatives à une question précédente, j'ai pensé que j'allais encore tenter ma chance. Je suis très confus depuis un certain temps sur l'importance des distributions statistiques, …
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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Comment générer des nombres selon une distribution de Soliton?
La distribution de Soliton est une distribution de probabilité discrète sur un ensemble { 1 , … , N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} avec la fonction de masse de probabilité p ( 1 ) = 1N,p ( k ) = 1k ( k - 1 )for k∈{2,…,N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} Je …
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Génération de nombres aléatoires Log-Cauchy
J'ai besoin de tirer des nombres aléatoires à partir d'une distribution log-cauchy qui a la densité: Quelqu'un peut-il m'aider ou me diriger vers un livre / papier qui pourrait me montrer comment?F( x ; μ , σ) = 1x πσ[ 1 + ( l n ( x ) - μσ)2].F(X;μ,σ)=1Xπσ[1+(ln(X)-μσ)2].f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{x\pi\sigma\left[1+\left(\frac{ln(x)-\mu}{\sigma}\right)^2\right]}.
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Kurtosis gigantesque?
Je fais des statistiques descriptives des rendements quotidiens des indices boursiers. Autrement dit, si et sont les niveaux de l'indice au jour 1 et au jour 2, respectivement, alors est le retour que j'utilise (tout à fait standard dans la littérature).P 2 l o g e ( P 2P1P1P_1P2P2P_2l o …
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