Statistiques et Big Data distributions

4

La moyenne = médiane implique-t-elle qu'une distribution unimodale est symétrique?

Pour une distribution unimodale, si moyenne = médiane suffit-il alors de dire que la distribution est symétrique? Wikipedia dit en relation entre la moyenne et la médiane: "Si la distribution est symétrique alors la moyenne est égale à la médiane et la distribution aura une asymétrie nulle. Si, en plus, …

19 distributions mean median symmetry

2

Construire un rv discret ayant comme support toutes les logiques de

C'est la suite constructiviste de cette question . Si nous ne pouvons pas avoir une variable aléatoire uniforme discrète ayant comme support tous les rationnels dans l'intervalle , alors la meilleure chose suivante est: [0,1][0,1][0,1] Construisez une variable aléatoire qui a ce support, , et qui suit une certaine distribution. …

19 distributions mathematical-statistics

3

Comment échantillonner à partir de ?

Je veux échantillonner selon une densité où et sont strictement positifs. (Motivation: cela pourrait être utile pour l'échantillonnage de Gibbs lorsque le paramètre de forme d'une densité gamma a une priorité uniforme.)F( A ) α cuneréa - 1Γ ( a )1( 1 , ∞ )( A )F(une)∝cuneréune-1Γ(une)1(1,∞)(une) f(a) \propto \frac{c^a …

19 distributions sampling gamma-distribution

1

Comment échantillonner à partir de la distribution Cantor?

Quelle serait la meilleure façon d'échantillonner à partir de la distribution Cantor ? Il n'a que du cdf et nous ne pouvons pas l'inverser.

19 distributions simulation random-generation

2

Quelle est la distribution de la différence des distributions à deux t

... et pourquoi ? En supposant que , sont des variables aléatoires indépendantes avec respectivement la moyenne et la variance . Mon livre de statistiques de base me dit que la distribution du a les propriétés suivantes:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 …

19 distributions degrees-of-freedom t-distribution

1

Quelle est la position de la communauté sur le quatrième quadrant?

Nassim Taleb, de renommée Black Swan (ou infamie), a développé le concept et développé ce qu'il appelle "une carte des limites de la statistique" . Son argument de base est qu'il existe un type de problème de décision où l'utilisation de n'importe quel modèle statistique est nuisible. Il s'agirait de …

19 distributions modeling random-variable

2

Quelle est la définition d'une distribution symétrique?

Quelle est la définition d'une distribution symétrique? Quelqu'un m'a dit qu'une variable aléatoire XXX provenait d'une distribution symétrique si et seulement si XXX et −X−X-X la même distribution. Mais je pense que cette définition est en partie vraie. Parce que je peux présenter un contre-exemple X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^{2}) et μ≠0μ≠0\mu\neq0 . …

19 distributions definition symmetry

2

Estimation des paramètres de distribution gamma à l'aide de la moyenne de l'échantillon et de la norme

J'essaie d'estimer les paramètres d'une distribution gamma qui correspond le mieux à mon échantillon de données. Je veux seulement utiliser la moyenne , std (et donc la variance ) de l'échantillon de données, pas les valeurs réelles - car elles ne seront pas toujours disponibles dans mon application. Selon ce …

19 distributions estimation gamma-distribution

2

Supposons que

Quelle est la façon la plus simple de vérifier que l'énoncé suivant est vrai? Supposons que . Afficher .Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1)∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) Notez que .Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Par X∼Exp(β)X∼Exp(β)X \sim \text{Exp}(\beta) , cela signifie que fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}f_{X}(x) = \dfrac{1}{\beta}e^{-x/\beta} \cdot \mathbf{1}_{\{x …

18 self-study distributions exponential order-statistics jacobian

3

Pourquoi y a-t-il -1 dans la fonction de densité de distribution bêta?

La distribution bêta apparaît sous deux paramétrisations (ou ici ) f(x)∝xα(1−x)β(1)(1)f(x)∝xα(1−x)β f(x) \propto x^{\alpha} (1-x)^{\beta} \tag{1} ou celui qui semble être le plus utilisé f(x)∝xα−1(1−x)β−1(2)(2)f(x)∝xα−1(1−x)β−1 f(x) \propto x^{\alpha-1} (1-x)^{\beta-1} \tag{2} Mais pourquoi exactement y a-t-il " −1−1-1 " dans la deuxième formule? La première formulation semble intuitivement correspondre plus directement …

18 distributions references beta-distribution history beta-binomial

5

Pourquoi les statisticiens ont-ils défini des matrices aléatoires?

J'ai étudié les mathématiques il y a dix ans, j'ai donc une formation en mathématiques et en statistiques, mais cette question me tue. Cette question est encore un peu philosophique pour moi. Pourquoi les statisticiens ont-ils développé toutes sortes de techniques pour travailler avec des matrices aléatoires? Je veux dire, …

18 distributions mathematical-statistics random-variable random-matrix

1

Méthode du deuxième moment, mouvement brownien?

Soit BtBtB_t un mouvement brownien standard. Soit Ej , nEj,nE_{j, n} désigne l'événement { Bt= 0 pour certains j - 12n≤ t ≤ j2n} ,{Bt=0 for some j−12n≤t≤j2n},\left\{B_t = 0 \text{ for some }{{j-1}\over{2^n}} \le t \le {j\over{2^n}}\right\},et soitKn= ∑j = 2n+ 122 n1Ej , n,Kn=∑j=2n+122n1Ej,n,K_n = \sum_{j = 2^n …

18 probability self-study moments distributions brownian

1

Interprétation du test d'immersion de Hartigans

Je voudrais trouver un moyen de quantifier l'intensité de la bimodalité de certaines distributions que j'ai obtenues empiriquement. D'après ce que j'ai lu, il y a encore un débat sur la façon de quantifier la bimodalité. J'ai choisi d'utiliser le test d'immersion de Hartigans qui semble être le seul disponible …

18 r distributions

1

Carré de distribution normale avec variance spécifique

Quelle est la distribution du carré d'une variable aléatoire normalement distribuée avec ? Je sais est un argument valable pour la mise au carré d'une distribution normale standard , mais qu'en est-il du cas de la variance non unitaire?X2X2X^2X∼N(0,σ2/4)X∼N(0,σ2/4)X\sim N(0,\sigma^2/4)χ2(1)=Z2χ2(1)=Z2\chi^2(1)=Z^2

18 distributions normal-distribution

3

La somme des variables aléatoires exponentielles suit Gamma, confuse par les paramètres

J'ai appris que la somme des variables aléatoires exponentielles suit la distribution gamma. Mais partout où je lis, le paramétrage est différent. Par exemple, Wiki décrit la relation, mais ne dites pas ce que leurs paramètres signifient réellement? Forme, échelle, taux, 1 / taux? Distribution exponentielle: ~xxxexp(λ)exp(λ)exp(\lambda) f(x|λ)=λe−λxf(x|λ)=λe−λxf(x|\lambda )=\lambda {{e}^{-\lambda …

18 distributions probability gamma-distribution

Questions marquées «distributions»