Câu hỏi được gắn thẻ «distributions»

Tôi cần "học" phân phối một gaussian bivariate với một vài mẫu, nhưng một giả thuyết tốt về phân phối trước, vì vậy tôi muốn sử dụng phương pháp bayesian. Tôi định nghĩa trước của tôi: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Tôi có một số lưới 3D hình tam giác. Số liệu thống kê cho các khu vực tam giác là: Tối thiểu 0,000 Tối đa 2341.141 Trung bình 56.317 Std dev 98.720 Vì vậy, nó có nghĩa là bất cứ điều gì đặc biệt hữu ích về độ lệch chuẩn …

15 distributions  mean  standard-deviation 

Tôi có một ý nghĩa mơ hồ về phương thức truyền thông điệp là gì: một thuật toán xây dựng một xấp xỉ cho một phân phối bằng cách lặp lại các xấp xỉ của từng yếu tố của phân phối có điều kiện trên tất cả các xấp xỉ …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Những ưu và nhược điểm của việc tìm hiểu về các thuộc tính của phân phối theo thuật toán (thông qua mô phỏng máy tính) so với toán học là gì? Có vẻ như mô phỏng máy tính có thể là một phương pháp học tập thay thế, đặc biệt …

15 distributions  algorithms  teaching 

Tôi đang đọc một cuốn sách giáo khoa Quy trình Gaussian cho Machine Learning của CE Rasmussen và CKI Williams và tôi gặp một số khó khăn trong việc hiểu phân phối trên các chức năng có nghĩa là gì. Trong sách giáo khoa, một ví dụ được đưa ra, …

15 distributions  gaussian-process 

Giá trị mong đợi của phân phối f(x)f(x)f(x) là giá trị trung bình, đó là giá trị trung bình có trọng số E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Giá trị rất có thể là chế độ, đó là giá trị có thể xảy ra nhất. Tuy nhiên, chúng ta có …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Khi đọc những ghi chú của Blake Master về bài giảng của Peter Thiel khi khởi nghiệp, tôi đã bắt gặp ẩn dụ này của biên giới công nghệ: Hình ảnh thế giới như được bao phủ bởi ao, hồ và đại dương. Bạn đang ở trong một chiếc thuyền, …

15 distributions  queueing  interarrival-time 

Tôi có một bộ dữ liệu mà tôi mong đợi sẽ tuân theo phân phối Poisson, nhưng nó được sử dụng quá mức khoảng 3 lần. Hiện tại, tôi đang lập mô hình quá mức này bằng cách sử dụng mã như sau trong R. ## assuming a median value …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

Hãy nói rằng tôi có hai hoặc nhiều quần thể vectơ có giá trị liên tục n chiều. Có cách nào để kiểm tra nếu các mẫu này có cùng phân phối không? Nếu vậy, có một chức năng trong R hoặc python cho điều này?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Tôi đang thực hiện một dự án phân tích dữ liệu liên quan đến việc điều tra thời gian sử dụng trang web trong suốt cả năm. Những gì tôi muốn làm là so sánh mức độ "nhất quán" của các mẫu sử dụng, ví dụ, mức độ gần gũi …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Có phải phân phối Cauchy bằng cách nào đó là một phân phối "không thể đoán trước"? Tôi đã thử làm cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } trong R cho vô số giá trị n và nhận thấy rằng đôi khi chúng tạo ra các giá trị khá khó đoán. …

14 distributions  intuition  cauchy 

Giả sử chúng ta biết p (x, y), p (x, z) và p (y, z), có đúng là phân phối chung p (x, y, z) có thể xác định được không? Tức là, chỉ có một p (x, y, z) có thể có biên trên?

14 distributions  mathematical-statistics 

Có một gia đình phân phối có một định nghĩa khác cho thống kê so với các ngành khác không? Nói chung, một họ các đường cong là một tập hợp các đường cong, mỗi đường cong được đưa ra bởi một hàm hoặc tham số hóa trong đó một …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

Trong những trường hợp nhất định, Jeffreys trước cho một mô hình đa chiều đầy đủ generaly coi là không đầy đủ, đây là ví dụ trường hợp của: (Trong đó ε ~ N ( 0 , σ 2 ) , với μ và σ chưa biết), nơi những điều …

14 distributions  bayesian  estimation  prior  jeffreys-prior 

Tôi đang tìm kiếm một cách đơn giản để lấy mẫu từ bản phân phối von Mise-Fisher đa biến trong Python. Tôi đã xem xét mô-đun thống kê trong mô-đun scipy và numpy nhưng chỉ tìm thấy phân phối von Mise đơn biến. Có bất kỳ mã có sẵn? Tôi …

14 distributions  sampling  python