«distributions» etiketlenmiş sorular

Tren varış saatlerinde bazı verileri modellemeye çalışıyorum. "Ne kadar beklersem, trenin görünme olasılığı o kadar yüksek" olan bir dağıtım kullanmak isterim . Öyle görünüyor ki böyle bir dağıtım bir CDF'ye benzemeli, böylece P (tren gösterisi | 60 dakika bekledi) 1'e yakın. Burada hangi dağıtım uygun?

16 distributions  modeling 

Olasılık ve İstatistik hakkında çok az şey biliyorum ve öğrenmek istiyorum. "Dağıtım" kelimesinin her yerde farklı bağlamlarda kullanıldığını görüyorum. Örneğin, ayrı bir rastgele değişkenin "olasılık dağılımı" vardır. Bunun ne olduğunu biliyorum. Sürekli bir rastgele değişken için, daha sonra bir olasılık yoğunluk fonksiyonu vardır x∈Rx∈Rx\in\mathbb{R} integralin, −∞−∞-\infty için xxx olasılık yoğunluk …

16 distributions  definition 

İstatistikleri öğrenmeye çalışıyorum çünkü doğru anlamadığım takdirde bazı şeyleri öğrenmemi yasaklayan o kadar yaygın olduğunu düşünüyorum. Örnek araçların örnekleme dağılımı kavramını anlamakta güçlük çekiyorum. Bazı kitapların ve sitelerin nasıl açıkladığını anlayamıyorum. Sanırım bir anlayışım var ama doğru olup olmadığından emin değilim. Aşağıda bunu anlama girişimim var. Normal bir dağılım gösteren …

16 distributions  normal-distribution  sampling  normality-assumption 

Bu sunucu uygulamasına yapılan her isteği tamamlamak için geçen zamanı ölçtüğüm sunucu uygulaması tabanlı bir uygulamam var. Zaten ortalama ve maksimum gibi basit istatistikleri hesaplıyorum; Ancak biraz daha karmaşık analizler yapmak istiyorum ve bunu yapmak için, bu tepki sürelerini doğru bir şekilde modellemem gerektiğine inanıyorum. Elbette, yanıt sürelerinin iyi bilinen …

16 distributions  web 

Kolmogorov-Smirnov dağılımı Kolmogorov-Smirnov testinden bilinmektedir . Ancak, aynı zamanda Brownian köprüsünün supremumunun dağılımıdır. Bu bariz olmaktan çok uzak olduğu için sizden bu tesadüfün sezgisel bir açıklamasını istemek istiyorum. Referanslarımız da memnuniyetle karşılanmaktadır.

16 distributions  hypothesis-testing  mathematical-statistics  stochastic-processes 

CE Rasmussen ve CKI Williams'ın Makine Öğrenimi için Gauss Süreci ders kitabı okuyorum ve işlevler üzerindeki dağılımın ne anlama geldiğini anlamakta biraz sorun yaşıyorum . Ders kitabında, bir fonksiyonun çok uzun bir vektör olarak hayal edilmesi gerektiği bir örnek verilmiştir (aslında, sonsuza kadar uzun olmalı?). Bu yüzden fonksiyonlar üzerinde bir …

16 distributions  gaussian-process 

dağılımının beklenen değeri ortalama, yani ağırlıklı ortalama değer f(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx En olası değer, en olası değer olan moddur. Ancak bir şekilde birçok kez görmeyi umuyoruz ? Buradan alıntı :E[x]E[x]E[x] sonuçları eşit derecede olası değilse, o zaman basit ortalama, bazı sonuçların diğerlerinden daha muhtemel olduğu gerçeğini dikkate …

16 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Bazen ders kitaplarının normal dağılımdaki ikinci parametreye standart sapma ve varyans olarak başvurduğunu gördüm. Örneğin, rastgele değişken X ~ N (0, 4). Sigma veya sigma karesinin 4'e eşit olup olmadığı açık değildir. Sadece standart sapma veya varyans belirtilmediğinde kullanılan genel sözleşmeyi bulmak istiyorum.

15 distributions  normal-distribution 

X - Y eklem dağılımının destek üzerinde eşit olduğu iki, iid rasgele değişken için herhangi bir dağılım var mıdır [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

İstatistik / makine öğrenimi / veri madenciliği bağlamında algoritma geliştirici / araştırmacı pozisyonu için insanlarla röportaj yapıyorum. Özellikle bir adayın temel teoriye aşinalığını, anlayışını ve akışkanlığını, örneğin beklenti ve varyansın temel özellikleri, bazı yaygın dağılımları, vb. Belirlemek için sorulacak sorular arıyorum. Şu anki sorularım: " Tahmin etmek istediğimiz bilinmeyen bir …

15 machine-learning  probability  distributions 

Temel sorum şu: Yanlış bir dağıtımdan nasıl örnek alırdınız? Uygun olmayan bir dağılımdan numune almak bile mantıklı mı? Xi'an'ın buradaki yorumu soruya cevap veriyor, ancak bu konuda daha fazla ayrıntı arıyordum. MCMC'ye daha spesifik: MCMC hakkında konuşurken ve makaleleri okurken, yazarlar uygun posterior dağılımlar elde ettikleri üzerinde dururlar. Yazarın posteriorun …

15 distributions  bayesian  mcmc  markov-process  improper-prior 

Bir dizi Dungeons & Dragons zarından 5 Platonik katı alın. Bunlar 4 taraflı, 6 taraflı (geleneksel), 8 taraflı, 12 taraflı ve 20 taraflı zarlardan oluşur. Hepsi 1 numaradan başlar ve toplamlarına 1 yukarı doğru sayılır. Hepsini bir kerede yuvarlayın, toplamlarını alın (minimum toplam 5, maksimum 50). Bunu birden çok kez …

15 distributions  dice 

Normal olarak dağıtılan veriler için standart sapma σσ\sigma ve ortanca mutlak sapma MADMAD\text{MAD} aşağıdakilerle ilişkilidir: σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,\sigma=\Phi^{-1}(3/4)\cdot \text{MAD}\approx1.4826\cdot\text{MAD}, burada Φ()Φ()\Phi() , standart normal dağılım için kümülatif dağılım işlevidir. Diğer dağıtımlar için de benzer bir ilişki var mı?

15 distributions  standard-deviation  mad 

Bazı Bayesliler, "benzersiz örnekleme dağılımı yoktur" diyerek sık sık çıkarımda bulunurlar çünkü araştırmacının niyetine bağlıdır (Kruschke, Aguinis ve Joo, 2012, s. 733). Örneğin, bir araştırmacının veri toplamaya başladığını, ancak 40 katılımcıdan sonra fonunun beklenmedik bir şekilde kesildiğini varsayalım. Örnekleme dağılımları (ve müteakip CI'ler ve p değerleri) burada nasıl tanımlanabilir? Her …

15 distributions  inference  frequentist