Câu hỏi được gắn thẻ «distributions»

Hãy được bất kỳ phân phối với định nghĩa trung bình, μ và độ lệch chuẩn, σ . Giới hạn lý trung ương nói rằng √XXXμμ\muσσ\sigma hội tụ trong phân phối để phân phối chuẩn chuẩn. Nếu chúng ta thay thếσbằng mẫu độ lệch chuẩnS, là có một định lý …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

Sau khi burn-in, chúng ta có thể sử dụng trực tiếp các lần lặp MCMC để ước tính mật độ, chẳng hạn như bằng cách vẽ biểu đồ hoặc ước tính mật độ hạt nhân không? Mối quan tâm của tôi là các lần lặp MCMC không nhất thiết phải …

10 distributions  mcmc  asymptotics 

Nói rằng tôi có mô hình sau: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} Và tôi suy ra các hậu thế cho và được hiển thị bên dưới từ dữ liệu của tôi. Có …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

Đăng chéo câu hỏi của tôi từ mathoverflow để tìm một số thống kê trợ giúp cụ thể. Tôi đang nghiên cứu một quy trình vật lý tạo dữ liệu dự án độc đáo thành hai chiều với các giá trị không âm. Mỗi quá trình có một rãnh (dự …

10 distributions  modeling  predictive-models  fitting  curve-fitting 

Tôi đã đọc cuộc thảo luận trên Hacker News về việc sử dụng độ lệch chuẩn trái ngược với các số liệu khác như độ lệch tuyệt đối trung bình. Vì vậy, nếu chúng ta tuân theo nguyên tắc entropy tối đa, chúng ta sẽ sử dụng loại phân phối …

10 distributions  maximum-entropy  mad 

Vì một ví dụ đơn giản, giả sử rằng có hai mô hình hồi quy tuyến tính Mô hình 1 có ba dự đoán, x1a, x2b, vàx2c Mô hình 2 có ba dự đoán từ mô hình 1 và hai dự đoán bổ sung x2avàx2b Có một phương trình hồi …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Tôi đang làm việc trên một tập dữ liệu. Sau khi sử dụng một số kỹ thuật nhận dạng mô hình, tôi đã đưa ra mô hình ARIMA (0,2,1). Tôi đã sử dụng detectIOhàm trong gói TSAtrong R để phát hiện một ngoại lệ đổi mới (IO) ở lần quan …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Hãy nói rằng tôi đang thực hiện 10.000 lần tung đồng xu. Tôi muốn biết xác suất cần bao nhiêu lần lật để có được 4 đầu liên tiếp trở lên liên tiếp. Số đếm sẽ hoạt động như sau, bạn sẽ đếm một vòng lật liên tiếp chỉ là …

10 probability  distributions  self-study  conditional-probability 

Đặt là các quan sát được rút ra từ phân phối xác suất không xác định (nhưng chắc chắn là không đối xứng).{x1,…,xN}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} Tôi muốn tìm phân phối xác suất bằng cách sử dụng phương pháp KDE: Tuy nhiên, tôi đã cố gắng sử dụng hạt nhân Gaussian, nhưng nó …

10 probability  distributions  pdf  kernel-smoothing 

Sử dụng wikipedia tôi đã tìm thấy một cách để tính hàm khối lượng xác suất xuất phát từ tổng của hai biến ngẫu nhiên Poisson. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng cách tiếp cận tôi có là sai. Hãy có hai độc lập Poisson biến ngẫu nhiên với trung bình …

10 distributions  poisson-distribution 

Cho hai biến ngẫu nhiên độc lập và , phân phối của sự khác biệt là gì, tức là ?X∼Gamma(αX,βX)X∼Gamma(αX,βX)X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_X,\beta_X)Y∼Gamma(αY,βY)Y∼Gamma(αY,βY)Y\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_Y,\beta_Y)D=X−YD=X−YD=X-Y Nếu kết quả không được nhiều người biết đến, tôi sẽ làm thế nào để lấy kết quả?

10 distributions  gamma-distribution 

Cả hàm logistic và độ lệch chuẩn thường được ký hiệu là . Tôi sẽ sử dụng và cho độ lệch chuẩn.σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss Tôi có một neuron hậu cần với một đầu vào ngẫu nhiên mà có nghĩa là và độ lệch chuẩn tôi biết. Tôi hy vọng sự …

10 distributions  normal-distribution  neural-networks  mathematical-statistics  expected-value 

Nếu chúng ta có hai biến ngẫu nhiên độc lập và , hàm khối lượng xác suất của gì?X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p)X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB Đây không phải là bài tập về nhà cho tôi.

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

Giả sử bạn có nhật ký của một máy chủ web. Trong các bản ghi này, bạn có bộ dữ liệu loại này: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Những dấu thời gian này đại diện cho các nhấp chuột của người dùng. Bây giờ, …

10 distributions  estimation  mixture 

Tôi có một hình vuông 2D, và tôi có một tập hợp các điểm bên trong nó, giả sử, 1000 điểm. Tôi cần một cách để xem sự phân bố các điểm bên trong hình vuông có được trải ra (hoặc phân phối đồng đều hơn hoặc ít hơn) hoặc …

10 distributions  probability  spatial  point-process