Câu hỏi được gắn thẻ «lognormal»

Một phân phối lognatural là phân phối của một biến ngẫu nhiên có logarit có phân phối bình thường.

3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
1
trong đó và được phân phối một cách hợp lý
Tôi đang cố gắng tính toán kỳ vọng cho (đối với , kỳ vọng là vô hạn) nếu được phân phối lognormally, tức là .E[ecX]E[ecX]E[e^{cX}]c&lt;0c&lt;0c<0c&gt;0c&gt;0c>0XXXlog(X)∼N(μ,σ)log⁡(X)∼N(μ,σ)\log(X) \sim N(\mu, \sigma) Ý tưởng của tôi là viết kỳ vọng dưới dạng tích phân, nhưng tôi không thấy cách tiến hành: E[ecX]=12σπ−−−√∫∞01xexp(cx−(logx−μ)22σ2)dxE[ecX]=12σπ∫0∞1xexp⁡(cx−(log⁡x−μ)22σ2)dxE[e^{cX}] = \frac{1}{\sqrt{2\sigma\pi}}\int_0^\infty …
1
Giá trị gần đúng tổng số pdf (tính bằng R)
Tôi có một ứng dụng mà tôi cần một xấp xỉ với pdf tổng hợp logic để sử dụng như là một phần của hàm khả năng. Phân phối tổng hợp logic không có dạng đóng và có một loạt các bài báo trong các tạp chí xử lý tín …
8 r  lognormal 
2
R: Biểu đồ hộp theo tỷ lệ nhật ký so với chuyển đổi nhật ký * sau đó * tạo biểu đồ hộp: Không nhận được kết quả tương tự
Trong boxplot()hàm trong R, tồn tại log =đối số để chỉ định xem một trục có nên nằm trên thang đo log hay không. Đối với tôi, nếu tôi chọn tùy chọn này (chỉ định log = "y"làm đối số), hình dạng của ô hộp sẽ trông giống như khi …
1
Tích của hai biến ngẫu nhiên logic
Để cho X1X1X_1 và X2X2X_2là hai biến ngẫu nhiên bình thường. ViếtX1∼N(μ1,σ21)X1∼N(μ1,σ12)X_1\sim N(\mu_1, \sigma^2_1) và X2∼N(μ2,σ22)X2∼N(μ2,σ22)X_2\sim N(\mu_2, \sigma^2_2), để sửa ý tưởng. Xem xét các biến ngẫu nhiên log-normal tương ứng: Z1=exp(X1)Z1=exp⁡(X1)Z_1 = \exp(X_1), Z2=exp(X2)Z2=exp⁡(X2)Z_2 = \exp(X_2). Câu hỏi: phân phối sản phẩm của hai biến ngẫu nhiên là gì, …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.