Questions marquées «distributions»

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

1
où et est distribué lognormalement
de calculer l'espérance pour arbitraire (pour l'attente est infinie) si est lognormalement distribué, ie .E[ecX]E[ecX]E[e^{cX}]c&lt;0c&lt;0c<0c&gt;0c&gt;0c>0XXXlog(X)∼N(μ,σ)log⁡(X)∼N(μ,σ)\log(X) \sim N(\mu, \sigma) Mon idée était d'écrire l'attente comme intégrale, mais je n'ai pas vu comment procéder: E[ecX]=12σπ−−−√∫∞01xexp(cx−(logx−μ)22σ2)dxE[ecX]=12σπ∫0∞1xexp⁡(cx−(log⁡x−μ)22σ2)dxE[e^{cX}] = \frac{1}{\sqrt{2\sigma\pi}}\int_0^\infty \frac{1}{x}\exp\left(cx - \frac{(\log x - \mu)^2}{2\sigma^2}\right)dx J'ai également essayé la formule Itô (la tâche réelle …
1
Distribution du quotient de Rayleigh
Pour un projet de recherche, je dois trouver la valeur attendue du quotient de Rayleigh généralisé: Ici A et B sont des matrices de covariance p x p déterministes définies positives , et w suit une distribution multivariée avec des lignes d'altitude circulaires (par exemple, la norme standard multivariée). La …
1
Comment trouver une densité à partir d'une fonction caractéristique?
Une distribution a la fonction caractéristique ϕ ( t ) = ( 1 -t2/ 2)exp( -t2/ 4),-∞&lt;t&lt;∞ ϕ(t)=(1−t2/2)exp⁡(−t2/4), −∞&lt;t&lt;∞\phi(t) = (1-t^2/2)\exp(-t^2/4),\ -\infty \lt t \lt \infty Montrez que la distribution est absolument continue et écrivez la fonction de densité de la distribution. Tentative: ∫∞- ∞| (1-t2/ 2)exp( -t2/ 4) | …
2
La distribution d'échantillonnage pour les petits échantillons d'une population normale est-elle normale ou distribuée? [fermé]
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Si je sais que la population est normalement distribuée, …
3
Une distribution multivariée avec une matrice de covariance singulière peut-elle avoir une fonction de densité?
Supposons qu'une distribution multivariée sur ait une matrice de covariance singulière. Peut-on en conclure qu'il n'a pas de fonction de densité?RnRn\mathbb R^n Par exemple, c'est le cas pour la distribution normale multivariée, mais je ne sais pas si c'est vrai pour toutes les autres distributions multivariées. C'est, je pense, une …
2
Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
1
Que signifie échantillonner un vecteur de probabilité à partir d'une distribution de Dirichlet?
J'apprends essentiellement l'allocation Dirichlet latente. Je regarde une vidéo ici: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/ et bloqué à la minute 45 quand il a commencé à expliquer sur l'échantillonnage de la distribution. J'ai également essayé de consulter un livre d'apprentissage machine qui n'a pas d'introduction détaillée sur la distribution Dirichelt. Dans le livre que …
2
Ratio de vraisemblance pour la distribution exponentielle à deux échantillons
Soit et deux variables aléatoires indépendantes avec des pdfs respectifs:XXXYYY f(x;θi)={1θie−x/θi0&lt;x&lt;∞,0&lt;θi&lt;∞0elsewheref(x;θi)={1θie−x/θi0&lt;x&lt;∞,0&lt;θi&lt;∞0elsewheref \left(x;\theta_i \right) =\begin{cases} \frac{1}{\theta_i} e^{-x/ {\theta_i}} \quad 0<x<\infty, 0<\theta_i< \infty \\ 0 \quad \text{elsewhere} \end{cases} pour . Deux échantillons indépendants sont tirés afin de tester contre de tailles et partir de ces distributions. Je dois montrer que le LRT …
3
Comment tester si la variance de deux distributions est différente si les distributions ne sont pas normales
J'étudie deux populations géographiquement isolées de la même espèce. En examinant les distributions, je vois que les deux sont bimodales (il y a une certaine saisonnalité dans leur occurrence), mais les pics dans une population sont beaucoup plus élevés et beaucoup plus étroits (c'est-à-dire que la variance des pics locaux …
2
Erreurs standard des estimations de distribution hyperbolique utilisant la méthode delta?
Je veux calculer les erreurs standard d'une distribution hyperbolique ajustée. Dans ma notation, la densité est donnée par J'utilise le package HyperbolicDistr dans R. J'évalue les paramètres via la commande suivante:H(l;α,β,μ,δ)=α2−β2−−−−−−√2αδK1(δα2−β2−−−−−−√)exp(−αδ2+(l−μ)2−−−−−−−−−−√+β(l−μ))H(l;α,β,μ,δ)=α2−β22αδK1(δα2−β2)exp(−αδ2+(l−μ)2+β(l−μ))\begin{align*} H(l;\alpha,\beta,\mu,\delta)&=\frac{\sqrt{\alpha^2-\beta^2}}{2\alpha \delta K_1 (\delta\sqrt{\alpha^2-\beta^2})} exp\left(-\alpha\sqrt{\delta^2+(l-\mu)^2}+\beta(l-\mu)\right) \end{align*} hyperbFit(mydata,hessian=TRUE) Cela me donne un mauvais paramétrage. Je le change en mon paramétrage …
2
Pour quelle distribution une moyenne ajustée est-elle l'estimateur du maximum de vraisemblance?
La moyenne de l'échantillon est l'estimateur du maximum de vraisemblance de pour une distribution normale . La médiane de l'échantillon est l'estimateur du maximum de vraisemblance de pour une distribution de Laplace (également appelée distribution exponentielle double).μμ\muNormal(μ,σ)Normal(μ,σ)\text{Normal}(\mu,\sigma)mmm Laplace(m,s)Laplace(m,s)\text{Laplace}(m,s) Existe-t-il une distribution avec un paramètre d'emplacement pour lequel la moyenne de …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.