«cauchy» etiketlenmiş sorular

Dağılım yoğunluğu işlevinden, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi Cauchy dağılımı için bir ortalama (= 0) tanımlayabiliriz. Ama neden Cauchy dağılımının bir anlamı olmadığını söylüyoruz?

109 distributions  mathematical-statistics  mean  pdf  cauchy 

Şu anda bir durum uzayı modeli için bir Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) algoritması geliştirmem gereken bir sorun üzerinde çalışıyorum . Sorunu çözebilmem için bana şu durumda : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ) olasılığı verildi . standart sapması olarak .ττ\tauττ\tauττ\tauτ2τ2\tau^2ττ\tauxxx Şimdi bunun yarı Cauchy …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

Herhangi biri bana Cauchy Dağılımından bazı pratik örnekler verebilir mi? Onu bu kadar popüler yapan nedir?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

CLT'nin tutunabilmesi için ortalama ve sonlu varyans σ 2'ye sahip olmak istediğimiz dağılıma ihtiyacımız var . Cauchy dağılımı söz konusu olduğunda, ortalamanın ve varyansının tanımlanmamış olduğu, Merkezi Limit Teoreminin asemptotik olarak bile iyi bir yaklaşım sağlayamadığını söylemek doğru olur mu?μμ\muσ2σ2\sigma^2

16 probability  central-limit-theorem  asymptotics  cauchy 

Cauchy dağılımı bir şekilde "öngörülemez" bir dağılım mı? Yapmayı denedim cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } R'de çok sayıda n değer için ve zaman zaman oldukça öngörülemeyen değerler ürettiklerini fark ettim. Bunu, örn. as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } her zaman "kompakt" bir nokta bulutu veriyor gibi görünüyor. Bu resim …

14 distributions  intuition  cauchy 

Tipik olarak, bir dağılımın rastgele örnek ortalamalarını (örnek büyüklüğü 30'dan büyük olan) alırsa, ortalama değer etrafında ortalanan normal bir dağılım elde edilir. Ancak Cauchy dağılımının ortalama bir değeri olmadığını duydum. Cauchy dağılımı için örnek araçlar elde edilirken ne gibi bir dağılım elde edilir? Temelde Cauchy dağılımı için μxμx\mu_x undefined yani …

14 cauchy 

Merkezlemeden sonra , iki x ve −x ölçümünün olasılık yoğunluk fonksiyonu ile Cauchy dağılımından bağımsız gözlemler olduğu varsayılabilir: 1f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞&lt;x&lt;∞1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ Eğer göster arasında MLE İçeride ISTV melerin RWMAIWi'nin 0'dır ancak eğer x 2 &gt; 1 iki MLE en hakkındaki vardır İçeride …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat &lt;- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) &lt;- paste ("M", 1:10000, …

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 

XXX bir Cauchy dağılımını takip ediyorsa Y=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_ide tam olarak aynı dağılımı aşağıdakiXXX; bu konuyabakın. Bu mülkün adı var mı? Bunun doğru olduğu başka dağıtımlar var mı? DÜZENLE Bu soruyu sormanın başka bir yolu: izin XXX olasılık yoğunluk rastgele değişken f(x)f(x)f(x) . izin Y=1n∑ni=1XiY=1n∑i=1nXiY=\frac 1 …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

Merkezi Limit Teoremi ile, büyük bir bağımsız rasgele değişkenlerin toplamının olasılık yoğunluk fonksiyonu bir Normal'e eğilim gösterir. Bu nedenle çok sayıda bağımsız Cauchy rastgele değişkeninin toplamının da Normal olduğunu söyleyebilir miyiz?

9 random-variable  central-limit-theorem  cauchy