Statistiques et Big Data ecdf

7

Test d'hypothèse de distribution - quel est l'intérêt de le faire si vous ne pouvez pas «accepter» votre hypothèse nulle?

Divers tests d'hypothèse, tels que le GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, etc., suivent ce format de base:χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : Les données suivent la distribution donnée. H1H1H_1 : Les données ne suivent pas la distribution donnée. Typiquement, on évalue l'affirmation selon laquelle certaines données données suivent une distribution donnée, et si l'on rejette …

26 hypothesis-testing distributions goodness-of-fit ecdf

5

CDF empirique vs CDF

J'apprends la fonction de distribution cumulative empirique. Mais je ne comprends toujours pas Pourquoi est-il appelé «empirique»? Y a-t-il une différence entre le CDF empirique et le CDF?

21 distributions terminology cdf ecdf

1

Pourquoi ecdf utilise-t-il une fonction pas à pas et non une interpolation linéaire?

Les fonctions CDF empiriques sont généralement estimées par une fonction de pas. Y a-t-il une raison pour laquelle cela se fait de cette manière et non en utilisant une interpolation linéaire? La fonction pas a-t-elle des propriétés théoriques intéressantes qui nous font la préférer? Voici un exemple des deux: ecdf2 …

13 r distributions ecdf

1

Intégrer un CDF empirique

J'ai une distribution empirique . Je le calcule comme suitG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Je note , c'est-à-dire que h est le pdf tandis que G est le cdf.h(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Je veux maintenant résoudre une équation pour la limite supérieure d'intégration (disons, …

13 r integral ecdf

2

Alternative de distribution empirique

PRIME: La prime complète sera attribuée à quelqu'un qui fournit une référence à tout article publié qui utilise ou mentionne l'estimateur F~F~\tilde{F} ci-dessous. Motivation: Cette section n'est probablement pas importante pour vous et je soupçonne qu'elle ne vous aidera pas à obtenir la prime, mais puisque quelqu'un a posé des …

13 distributions bernoulli-distribution stratification rejection-sampling ecdf

1

Pourquoi ne peut-on pas généraliser le test de Kolmogorov-Smirnov à 2 dimensions ou plus?

La question dit tout. J'ai lu à la fois que l'on ne peut pas généraliser KS à une dimension égale ou supérieure à deux , et que les implémentations célèbres comme celle dans les recettes numériques sont tout simplement erronées. Pourriez-vous expliquer pourquoi?

9 kolmogorov-smirnov bivariate ecdf

3

Trouvez la distribution et passez à la distribution normale

J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, …

8 normal-distribution data-transformation logistic generalized-linear-model ridge-regression t-test wilcoxon-signed-rank paired-data naive-bayes distributions logistic goodness-of-fit time-series eviews ecm panel-data reliability psychometrics validity cronbachs-alpha self-study random-variable expected-value median regression self-study multiple-regression linear-model forecasting prediction-interval normal-distribution excel bayesian multivariate-analysis modeling predictive-models canonical-correlation rbm time-series machine-learning neural-networks fishers-exact factorisation-theorem svm prediction linear reinforcement-learning cdf probability-inequalities ecdf time-series kalman-filter state-space-models dynamic-regression index-decomposition sampling stratification cluster-sample survey-sampling distributions maximum-likelihood gamma-distribution

Questions marquées «ecdf»