Questions marquées «distributions»

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

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Si
Voici un problème survenu lors d'un examen semestriel dans notre université il y a quelques années et que j'ai du mal à résoudre. Si X1, X2X1,X2X_1,X_2 sont des variables aléatoires indépendantes ββ\betaavec des densités β( n1,n2)β(n1,n2)\beta(n_1,n_2) et β(n1+12,n2)β(n1+12,n2)\beta(n_1+\dfrac{1}{2},n_2)montrent alors queX1X2−−−−−√X1X2\sqrt{X_1X_2} suitβ( 2 n1, 2 n2)β(2n1,2n2)\beta(2n_1,2n_2). J'ai utilisé la méthode jacobienne …
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Comment calculer la fonction de vraisemblance
La durée de vie de 3 composants électroniques est et . Les variables aléatoires ont été modélisées comme un échantillon aléatoire de taille 3 à partir de la distribution exponentielle avec le paramètre . La fonction de vraisemblance est, pourX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ>0θ>0\theta > 0 F3( …
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Échantillonnage CDF inverse pour une distribution mixte
La version courte hors contexte Soit une variable aléatoire avec CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Disons que je voulais simuler des …
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Si
Supposons la configuration suivante: Soit Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . Aussi Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . De plus ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c Donc, dans tous les FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) …
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Le rééchantillonnage bootstrap peut-il être utilisé pour calculer un intervalle de confiance pour la variance d'un ensemble de données?
Je sais que si vous rééchantillonnez à plusieurs reprises à partir d'un ensemble de données et calculez la moyenne à chaque fois, ces moyennes suivront une distribution normale (par le CLT). Ainsi, vous pouvez calculer un intervalle de confiance sur la moyenne de l'ensemble de données sans faire d'hypothèses sur …
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Indice de stabilité de la population - division par zéro
L'indice de stabilité de la population quantifie le changement d'une distribution d'une variable en comparant des échantillons de données sur deux périodes. Il est très couramment utilisé pour mesurer les changements dans les scores. Il est calculé comme suit: 1) L'échantillon de la période de base est discrétisé. Habituellement, il …
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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Paramétrage des distributions de Behrens – Fisher
"Sur le problème Behrens – Fisher: un examen" par Seock-Ho Kim et Allen S. Cohen Journal of Educational and Behavioral Statistics , volume 23, numéro 4, hiver 1998, pages 356–377 Je regarde cette chose et elle dit: Fisher (1935, 1939) a choisi la statistique [oùtiest lastatistiquet àun échantillonhabituelle pouri=1,2] oùθest …
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