«distributions» etiketlenmiş sorular

21 ankete Likert ölçeği cevabından elde edilen bazı verilerim (158 vaka) var. Anketteki hangi öğelerin genel bir maddeye (memnuniyet) yanıt verdiğini görmek için gerçekten bir regresyon analizi yapmak istiyorum / ihtiyacım var. Yanıtlar normal olarak dağıtılmaz (KS testlerine göre) ve düşünebildiğim her şekilde (ters, log, log10, sqrt, squared) dönüştürdüm ve …

15 regression  distributions  nonparametric 

Yaklaşık 1000 değere sahip bir örnek var. Bu veriler adlı iki bağımsız rasgele değişkenin ürününden elde edilir . İlk rastgele değişkenin eşit dağılımı . İkinci rasgele değişkenin dağılımı bilinmemektedir. İkinci ( ) rastgele değişkenin dağılımını nasıl tahmin edebilirim ?ξ ∼ U ( 0 , 1 ) ψξ∗ ψξ*ψ\xi \ast \psi …

15 probability  distributions  mathematical-statistics 

Birkaç değişkenli bir iki değişkenli gauss dağılımını "öğrenmeliyim", ancak önceki dağıtımda iyi bir hipotez var, bu yüzden bayes yaklaşımını kullanmak istiyorum. tanımladım: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ 0 & 27 \end{bmatrix} …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Üçgene 3D ağlarım var. Üçgen alanların istatistikleri: Min. 0.000 Maksimum 2341.141 Ortalama 56.317 Standart Dev 98.720 Yani, standart sapma hakkında özellikle yararlı bir şey mi ifade ediyor veya rakamlar yukarıdaki gibi çalıştığında, hesaplamada hatalar olduğunu gösteriyor mu? Alanlar normalde dağılmaktan kesinlikle uzaktır. Ve birisinin aşağıdaki yanıtlarından birinde bahsettiği gibi, sayıların …

15 distributions  mean  standard-deviation 

İleti geçirme yönteminin ne olduğu hakkında belirsiz bir fikrim var: tüm diğer faktörlerin tüm yaklaşımlarına bağlı olarak, dağıtım faktörlerinin her birinin yinelemeli yaklaşımlarını yineleyerek bir dağılıma yaklaşım oluşturan bir algoritma. Her ikisinin de Varyasyonel Mesaj Geçişi ve Beklenti Yayılımı örnekleri olduğuna inanıyorum . Mesaj geçirme algoritması daha açık / doğru …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Matematiksel olarak bir dağılımın özelliklerini (bilgisayar simülasyonları yoluyla) öğrenmenin artıları ve eksileri nelerdir? Bilgisayar simülasyonları, özellikle matematikte güçlü hissetmeyen yeni öğrenciler için alternatif bir öğrenme yöntemi olabilir gibi görünüyor. Ayrıca kodlama simülasyonlarının, dağıtım kavramının daha erken ve daha sezgisel bir kavrayışını sunabileceği görülmektedir.

15 distributions  algorithms  teaching 

KL Divergence'ı 2 ve arasındaki farklılığın bir ölçüsü olarak kullanıyorum .P Qp.m.f.p.m.f.p.m.f. PPPQQQ =-∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) Eğer sonra kolayca hesaplayabilir P ( X i ) l n ( Q ( X i ) ) = 0 P ( X i …

15 distributions  distance  kullback-leibler 

Blake Master'ın Peter Thiel'in start-up konferansındaki notlarını okurken , teknoloji sınırındaki bu metaforla karşılaştım : Dünyayı göletler, göller ve okyanuslarla kaplı olarak hayal edin. Teknede, su kütlesindesin. Ama son derece sisli, bu yüzden diğer tarafa ne kadar uzak olduğunu bilmiyorsun. Gölette, gölde veya okyanusta olup olmadığınızı bilmiyorsunuz. Bir havuzdaysanız, geçişin …

15 distributions  queueing  interarrival-time 

Bir Poisson dağılımını takip etmeyi bekleyebileceğim bir veri setim var, ancak yaklaşık 3 kat fazla dağılmış durumda. Şu anda, bu overdispersion R aşağıdaki kod gibi bir şey kullanarak modelleme. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist = rawDist + ((rawDist-med)*3) Görme, bu ampirik …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

Diyelim ki n-boyutlu sürekli değerli vektörlerin iki veya daha fazla örnek popülasyonuna sahibim. Bu numunelerin aynı dağıtımdan olup olmadığını test etmek için parametrik olmayan bir yol var mı? Eğer öyleyse, bunun için R veya python'da bir fonksiyon var mı?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Sık sık kendim, "Ben bu değişken biliyorum gibi sorular sorarak bulmak yatıyor ve kitlesel yalanların en ve daha sonra bunu modellemek için kullanabilirsiniz hangi dağıtım 1. doğru sürekli düşer? "( 0 , 1 ) ( 0 , .20 )xxx( 0 , 1 )(0,1)(0,1)( 0 , .20 )(0,.20)(0,.20) Uygulamada, aynı az …

15 distributions  references 

Bayes modelinde kısa aralıklı varlık getirilerini modellemek için dağıtımda kullanmak istiyorum. Dağıtım için her iki serbestlik derecesini (modelimdeki diğer parametrelerle birlikte) tahmin etmek istiyorum. Varlık getirilerinin oldukça normal olmadığını biliyorum, ama bunun ötesinde çok fazla şey bilmiyorum. Böyle bir modeldeki serbestlik dereceleri için uygun, hafif bilgilendirici bir ön dağıtım nedir?

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

Farklı dağılımı takip eden iki veri setim (kaynak ve hedef veriler) var. Kaynak ve hedef veriler arasındaki marjinal dağılımı hesaplamak için MMD - bu parametrik olmayan bir mesafe dağılımı - kullanıyorum. kaynak veri, Xs hedef veriler, Xt adaptasyon Matrix A * Yansıtılan veriler, Zs = A '* Xs ve Zt …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

Yıl boyunca web sitesi kullanım sürelerinin araştırılmasını içeren bir veri analizi projesi yürütüyorum. Yapmak istediğim şey, kullanım şekillerinin ne kadar "tutarlı" olduğunu, örneğin haftada 1 saat boyunca kullanmayı içeren bir desene ne kadar yakın olduklarını veya her seferinde 10 dakika kullanmayı içeren bir deseni karşılaştırmaktır. haftada bir kez. Hesaplanabilecek birkaç …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

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