Câu hỏi được gắn thẻ «distributions»

Một phân phối là một mô tả toán học của xác suất hoặc tần số.

5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 






2
Tự động xác định phân phối xác suất cho một tập dữ liệu
Đưa ra một tập dữ liệu: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. Tôi muốn xác định phân phối xác suất phù hợp nhất (gamma, beta, bình thường, hàm mũ, poisson, chi bình phương, v.v.) với ước tính của các tham số. Tôi đã biết câu hỏi trên liên kết sau, nơi giải …


1
Ước tính phân phối từ dữ liệu
Tôi có một mẫu dữ liệu được tạo Rbởi rnorm(50,0,1), vì vậy dữ liệu rõ ràng có phân phối bình thường. Tuy nhiên, Rkhông "biết" thông tin phân phối này về dữ liệu. Có một phương pháp nào trong Rđó có thể ước tính loại phân phối mà mẫu của …
12 r  distributions 






4
Phân tích dữ liệu gió với R
Xin chào, tôi đang phân tích dữ liệu gió để ước tính năng lượng từ một tuabin gió. Tôi đã lấy 10 năm dữ liệu gió và vẽ biểu đồ; giai đoạn thứ hai của tôi là để phù hợp với phân phối Weibull cho dữ liệu. Tôi đã sử …
12 r  distributions 

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.