Questions marquées «uniform»

La distribution uniforme décrit une variable aléatoire qui est également susceptible de prendre n'importe quelle valeur dans son espace d'échantillonnage.



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Pourquoi le CDF d'un échantillon est-il uniformément distribué
J'ai lu ici que, étant donné un échantillon d'une distribution continue avec cdf , l'échantillon correspondant à suit une distribution uniforme standard.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) J'ai vérifié cela en utilisant des simulations qualitatives en Python, et j'ai facilement pu vérifier la relation. import matplotlib.pyplot as plt …
17 pdf  uniform  cdf  intuition 

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Quelle est la distribution de
J'ai quatre variables indépendantes uniformément réparties a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , chacune dans [0,1][0,1][0,1] . Je veux calculer la distribution de (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc . J'ai calculé la distribution de u2=4bcu2=4bcu_2=4bc pour être f2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14ln⁡u24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4} (d'oùu2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]), et deu1=(a−d)2u1=(a−d)2u_1=(a-d)^2àf1(u1)=1−u1−−√u1−−√.f1(u1)=1−u1u1.f_1(u_1)=\frac{1-\sqrt{u_1}}{\sqrt{u_1}}.Maintenant, la distribution d'une sommeu1+u2u1+u2u_1+u_2est (u1,u2u1,u2u_1,\, u_2 sont également indépendants)fu1+u2(x)=∫+∞−∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫401−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy,fu1+u2(x)=∫−∞+∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫041−x−yx−y⋅ln⁡y4dy,f_{u_1+u_2}(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f_1(x-y)f_2(y)dy=-\frac{1}{4}\int_0^4\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy,cary∈(0,4]y∈(0,4]y\in(0,4]. Ici, il doit êtrex>yx>yx>ydonc l'intégrale est égale àfu1+u2(x)=−14∫x01−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy.fu1+u2(x)=−14∫0X1-X-yX-y⋅ln⁡y4réy.f_{u_1+u_2}(x)=-\frac{1}{4}\int_0^{x}\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy.Maintenant je …


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Écart maximal entre les échantillons prélevés sans remplacement à partir d'une distribution uniforme discrète
Ce problème est lié aux recherches de mon laboratoire sur la couverture robotique: Tirez au hasard nnn nombres de l'ensemble {1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\} sans remplacement et triez les nombres dans l'ordre croissant. 1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m . À partir de cette liste triée de nombres {a(1),a(2),…,a(n)}{a(1),a(2),…,a(n)}\{a_{(1)},a_{(2)},…,a_{(n)}\} , générez la différence entre les nombres …


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Avantages de Box-Muller par rapport à la méthode CDF inverse pour simuler une distribution normale?
Afin de simuler une distribution normale à partir d'un ensemble de variables uniformes, il existe plusieurs techniques: L'algorithme de Box-Muller , dans lequel on échantillonne deux variables uniformes indépendantes sur et les transforme en deux distributions normales standard indépendantes via: (0,1)(0,1)(0,1)Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) la …

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Simulation de tirages à partir d'une distribution uniforme à l'aide de tirages à partir d'une distribution normale
J'ai récemment acheté une ressource d'entrevue en science des données dans laquelle l'une des questions de probabilité était la suivante: Étant donné les tirages d'une distribution normale avec des paramètres connus, comment pouvez-vous simuler les tirages d'une distribution uniforme? Mon processus de pensée original était que, pour une variable aléatoire …

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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 



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Pourquoi le nombre de variables uniformes continues sur (0,1) nécessaires pour que leur somme dépasse un a-t-il une moyenne
Résumons un flux de variables aléatoires, ; soit le nombre de termes dont nous avons besoin pour que le total dépasse un, c'est-à-dire que est le plus petit nombre tel queXiiid∼U(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY>1.X1+X2+⋯+XY>1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Pourquoi la moyenne de égale à la constante …

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Générer des paires de nombres aléatoires uniformément distribués et corrélés
Je voudrais générer des paires de nombres aléatoires avec une certaine corrélation. Cependant, l'approche habituelle consistant à utiliser une combinaison linéaire de deux variables normales n'est pas valable ici, car une combinaison linéaire de variables uniformes n'est plus une variable uniformément distribuée. J'ai besoin que les deux variables soient uniformes. …

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Variable aléatoire uniforme discrète (?) Prenant toutes les valeurs rationnelles dans un intervalle fermé
Je viens d'avoir une crise de panique (intellectuelle). Une variable aléatoire continue qui suit un uniforme dans un intervalle fermé U(a,b)U(a,b)U(a,b) : un concept statistique familier. Un RV uniforme continu ayant un support sur les réels étendus (à moitié ou entiers): pas un RV proprement dit, mais un concept bayésien …

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