Câu hỏi được gắn thẻ «pdf»

Trên trang Wikipedia về các trình phân loại Bayes ngây thơ , có dòng này: p ( h e i g h t | m a l e ) = 1,5789p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (Phân phối xác suất trên 1 là OK. Đây là khu vực dưới đường cong chuông bằng …

149 distributions  probability  normal-distribution  pdf 

Từ hàm mật độ phân phối, chúng tôi có thể xác định giá trị trung bình (= 0) cho phân phối Cauchy giống như biểu đồ bên dưới hiển thị. Nhưng tại sao chúng ta nói phân phối Cauchy không có nghĩa?

109 distributions  mathematical-statistics  mean  pdf  cauchy 

Lý do mà hàm khả năng không phải là pdf (hàm mật độ xác suất) là gì?

57 likelihood  pdf 

Tôi tự hỏi nếu nó làm cho một sự khác biệt trong việc giải thích cho dù chỉ phụ thuộc, cả phụ thuộc và độc lập, hoặc chỉ các biến độc lập được chuyển đổi nhật ký. Hãy xem xét trường hợp log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Tôi …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Cho biến ngẫu nhiên Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) nơi XiXiX_i là IID biến thống nhất, làm thế nào để tính toán PDF của YYY ?

45 pdf  maximum 

Stat của tôi về cơ bản đã nói, nếu được đưa ra một trong ba điều sau đây, bạn có thể tìm thấy hai điều còn lại: Chức năng phân phối tích lũy Chức năng tạo khoảnh khắc Hàm mật độ xác suất Nhưng giáo sư kinh tế lượng của …

43 probability  pdf  cdf  mgf 

Giả sử là một biến ngẫu nhiên với pdf . Khi đó biến ngẫu nhiên có pdfXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} Tôi hiểu các tính toán đằng sau này. Nhưng tôi đang cố nghĩ cách giải thích cho ai đó không biết tính …

37 random-variable  pdf  intuition 

plot(density(rexp(100)) Rõ ràng tất cả mật độ ở bên trái của số không đại diện cho sự thiên vị. Tôi đang tìm cách tóm tắt một số dữ liệu cho những người không thống kê và tôi muốn tránh những câu hỏi về lý do tại sao dữ liệu không …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

Trong một thời gian dài, tôi không hiểu tại sao "tổng" của hai biến ngẫu nhiên là tích chập của chúng , trong khi đó hàm tổng mật độ hỗn hợp của và làf(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); tổng số học và không tích chập của chúng. Cụm từ chính xác "tổng của hai …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

Tôi có một bản phân phối được quan sát bằng thực nghiệm trông rất giống với bản phân phối gamma hoặc logic. Tôi đã đọc rằng phân phối lognatural là phân phối xác suất entropy tối đa cho một phương sai ngẫu nhiên mà giá trị trung bình và phương …

29 pdf  gamma-distribution  lognormal 

Tôi quan tâm đến việc làm thế nào người ta có thể tính toán một lượng tử của phân phối đa biến. Trong các hình, tôi đã rút ra 5% và 95% lượng tử của một phân phối chuẩn đơn biến nhất định (bên trái). Đối với phân phối chuẩn …

24 r  pdf  quantiles  multivariate-normal  multivariate-distribution 

Ước tính mật độ cửa sổ Parzen được mô tả là p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) Trong đó là số phần tử trong vectơ, x là vectơ, p ( x ) là mật độ xác suất của x , h là thứ nguyên của Cửa sổ Parzen …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

Làm cách nào tôi có thể tìm thấy PDF (hàm mật độ xác suất) của phân phối được cung cấp CDF (hàm phân phối tích lũy)?

23 distributions  pdf  cdf 

(Xin lỗi trước vì sử dụng ngôn ngữ không thay vì ngôn ngữ thống kê.) Nếu tôi muốn đo tỷ lệ cán mỗi bên của một khuôn sáu mặt vật lý cụ thể trong khoảng +/- 2% với độ tin cậy hợp lý của sự chắc chắn, thì cần bao …

22 probability  inference  pdf  dice 

Tôi quan tâm để ước tính mật độ của một biến ngẫu nhiên liên tục XXX. Một cách để làm điều này mà tôi đã học được là sử dụng Ước tính Mật độ Hạt nhân. Nhưng bây giờ tôi quan tâm đến một cách tiếp cận Bayes dọc theo …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process