Questions marquées «laplace-distribution»

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Cette distribution a-t-elle un nom?
Il m'est venu à l'esprit aujourd'hui que la distribution pourrait être considéré comme un compromis entre les distributions gaussienne et de Laplace, pourx∈R,p∈[1,2]etβ>0. Unetelle distribution a-t-elle un nom? Et a-t-il une expression pour sa constante de normalisation? Le calcul m'arrête, car je ne sais même pas comment commencer à résoudre …
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Si le LASSO est équivalent à une régression linéaire avec un Laplace avant, comment peut-il y avoir une masse sur des ensembles avec des composants à zéro?
loss=∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1loss=‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1 {\rm loss} = \| y - X \beta \|_2^2 + \lambda \| \beta \|_1 exp(−λ∥β∥1)exp⁡(−λ‖β‖1) \exp(-\lambda \| \beta \|_1 ) λλ\lambda Considérons que du point de vue bayésien, nous pouvons calculer la probabilité postérieure que, disons, les estimations de paramètres non nuls se trouvent dans une collection d'intervalles donnée …
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Quels processus pourraient générer des données ou des paramètres distribués par Laplace (double exponentielle)?
Beaucoup de distributions ont des "mythes d'origine", ou des exemples de processus physiques qu'ils décrivent bien: Vous pouvez obtenir des données normalement distribuées à partir de sommes d'erreurs non corrélées via le théorème de limite centrale Vous pouvez obtenir des données distribuées binomialement à partir de retournements de pièces indépendants, …
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La somme de deux produits normaux est Laplace?
Il semble que si Xi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) , alors X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} J'ai vu des articles sur les formes quadratiques arbitraires, ce qui se traduit toujours par des expressions chi-carré non centrales horribles. La relation simple ci-dessus ne me semble pas du tout évidente, alors (si …
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Régression linéaire avec erreurs de Laplace
Considérons un modèle de régression linéaire: yi=xi⋅β+εi,i=1,…,n,yi=xi⋅β+εi,i=1,…,n, y_i = \mathbf x_i \cdot \boldsymbol \beta + \varepsilon _i, \, i=1,\ldots ,n, où εi∼L(0,b)εi∼L(0,b)\varepsilon _i \sim \mathcal L(0, b) , c'est-à-dire , La distribution de Laplace avec 000 moyenne et paramètre d'échelle bbb , sont tous indépendants les uns des autres. Considérons …
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