Câu hỏi được gắn thẻ «distributions»

Tôi nghĩ rằng điều này là cơ bản, nhưng nói rằng tôi có một biến ngẫu nhiên XXX , là xác suất giống như cho bất kỳ hàm liên tục có giá trị thực ?P ( f ( X ) ≤ f ( a ) ) fP(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a)P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq …

13 probability  distributions 

Có phân phối hay tôi có thể làm việc từ một phân phối khác để tạo phân phối như thế trong hình ảnh bên dưới (xin lỗi cho các bản vẽ xấu)? trong đó tôi đưa ra một số (0,2, 0,5 và 0,9 trong các ví dụ) cho vị trí …

13 distributions  normal-distribution 

Chúng tôi đang xử lý phân phối hợp lý trong một khóa học tài chính và sách giáo khoa của tôi chỉ nói rằng điều này là đúng, điều mà tôi thấy khó chịu vì nền tảng toán học của tôi không mạnh lắm nhưng tôi muốn có trực giác. …

13 distributions  expected-value  lognormal 

Tôi bối rối giữa hai thuật ngữ "hàm tạo xác suất" và "hàm tạo mô men". Làm thế nào để các điều khoản khác nhau?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

Tôi có thể sử dụng các ô hình hộp và râu cũng để phân phối đa phương thức hay chỉ để phân phối không theo phương thức?

13 distributions  data-visualization  boxplot 

Gần đây tôi đã gặp phải phân phối Poisson bivariate, nhưng tôi hơi bối rối về cách nó có thể được bắt nguồn. Phân phối được đưa ra bởi: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} Từ những gì tôi có thể thu thập, thuật ngữ θ0θ0\theta_{0} …

13 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Tôi vừa có một cuộc tấn công hoảng loạn (trí tuệ). Một biến ngẫu nhiên liên tục theo sau một đồng phục trong một khoảng đóng U(a,b)U(a,b)U(a,b) : một khái niệm thống kê quen thuộc thoải mái. Một rv thống nhất liên tục có hỗ trợ trên các thực tế …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform 

Sau khi định tâm, hai phép đo x và −x có thể được coi là các quan sát độc lập từ phân bố Cauchy với hàm mật độ xác suất: 1f( X : θ ) =f(x:θ)= =f(x :\theta) = ,-∞<x<∞1π( 1 + ( x - θ )2)1π(1+(x-θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) , - …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

Theo Các SAGE Bách khoa toàn thư Khoa học Phương pháp nghiên cứu xã hội ... [a] hiệu ứng trần xảy ra khi một biện pháp sở hữu giới hạn trên rõ rệt cho các phản ứng tiềm năng và sự tập trung lớn của người tham gia đạt điểm …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

Tôi không biết bất kỳ phân phối đa phương thức. Tại sao tất cả các phân phối được biết là không chính thống? Có phân phối "nổi tiếng" nào có nhiều hơn một chế độ không? Tất nhiên, hỗn hợp phân phối thường là đa phương thức, nhưng tôi muốn …

13 distributions  mode 

Tại sao phân phối hình học và phân phối siêu bội gọi là "hình học" và "siêu âm" tương ứng? Có phải bởi vì pmfs của họ có một số hình thức đặc biệt? Cảm ơn!

13 distributions  terminology  history 

Tôi đã đọc về bài kiểm tra t của Sinh viên nhưng có vẻ như nó hoạt động khi chúng ta có thể cho rằng các bản phân phối gốc được phân phối bình thường. Trong trường hợp của tôi, họ chắc chắn là không. Ngoài ra, nếu tôi có …

13 r  hypothesis-testing  distributions 

Khi nghiên cứu khoảng cách KullbackTHER Leibler, có hai điều chúng ta học được rất nhanh là nó không tôn trọng bất đẳng thức tam giác cũng như tính đối xứng, tính chất bắt buộc của một số liệu. Câu hỏi của tôi là liệu có bất kỳ số liệu …

13 distributions  distance  metric 

Là gì phân phối entropy tối đa cho một biến liên tục tích cực, đưa ra những khoảnh khắc đầu tiên và thứ hai của nó? Ví dụ, phân phối Gaussian là phân phối entropy tối đa cho một biến không giới hạn, với giá trị trung bình và độ …

13 distributions  standard-deviation  mean  maximum-entropy 

Đối với dữ liệu được phân phối bình thường, boxplots là một cách tuyệt vời để nhanh chóng hình dung trung vị và sự lan truyền của dữ liệu, cũng như sự hiện diện của bất kỳ ngoại lệ nào. Tuy nhiên, đối với các bản phân phối có đuôi …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2