«distributions» etiketlenmiş sorular

Bir veri kümesinin histogramı için iyi sayıda aralık (kutu) nasıl seçileceğini açıklayan kitaplardan birkaç makale ve alıntı okudum , ancak nokta sayısına bağlı olarak maksimum sayıda aralık olup olmadığını merak ediyorum bir veri kümesi veya başka bir ölçüt. Arka plan: Sormamın nedeni, bir araştırma raporundaki bir prosedüre dayalı yazılım yazmaya …

10 distributions  data-visualization  histogram 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Ekolojide genellikle lojistik büyüme denklemini kullanırız: Nt=KN0ertK+N0ert−1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} veya Nt=KN0N0+(K−N0)e−rtNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} burada taşıma kapasitesidir (ulaşılan maksimum yoğunluk), başlangıç ​​yoğunluğu, büyüme oranıdır, başlangıçtan beri geçen süredir.KKKN0N0N_0rrrttt değerinin yumuşak bir üst sınırı ve bir alt sınırı …

10 r  distributions  pdf  ecology 

İlgili değişkenler oranlarını analiz ve nasıl iki normal dağılım değişkenlerin oranı, ya da bir tersini parameterize? . Her biri kabaca normal olduğunu kabul edebileceğimiz dört farklı sürekli rasgele dağılımdan birkaç örneğim olduğunu varsayalım. Benim durumumda, bunlar hem şifrelemeli hem de şifrelemesiz iki farklı dosya sisteminin (örneğin, ext4 ve XFS) bazı …

10 distributions  hypothesis-testing  statistical-significance 

Geçen ay SE'ye gönderdiğim soruların çoğu, bu sorunu çözmeme yardımcı olma hedefindeydi. Tüm sorular cevaplandı, ama yine de bir çözüm bulamıyorum. Bu yüzden, doğrudan çözmeye çalıştığım soruyu sormam gerektiğini düşündüm. Let , , , (tam sayı) ve her üzerinde ED olan .Xn~FnXn∼FnX_n \sim F_nFn= ( 1 - ( 1 -Fn …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

Birörnek dağılımın (sürekli) olasılık yoğunluk fonksiyonu yukarıda gösterilmiştir. Eğrinin altındaki alan 1 - olasılık dağılımındaki tüm olasılıkların toplamı 1 olduğundan mantıklıdır. Resmi olarak, yukarıdaki olasılık fonksiyonu (f (x)) şu şekilde tanımlanabilir: 1 / (ba) x için [a, b] ve 0 aksi takdirde Bir (diyelim, 2) ve b (diyelim, 6) arasında …

9 probability  distributions  uniform 

İzin Vermek X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n gama dağılımından rastgele bir örnek olun .Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Let ve , sırasıyla örnek ortalaması ve örnek varyans olabilir.X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Ardından ve bağımsız olduğunu kanıtlayın veya onaylayın .X¯X¯\bar{X}S2/X¯2S2/X¯2S^2/\bar{X}^2 Denemem: , ve bağımsızlığını kontrol , ama aralarındaki bağımsızlığı nasıl tesis etmeliyim?S2/X¯2=1n−1∑ni=1(XiX¯−1)2S2/X¯2=1n−1∑i=1n(XiX¯−1)2S^2/\bar{X}^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n \left(\frac{X_i}{\bar{X}}-1\right)^2 X¯X¯\bar{X}(XiX¯)ni=1(XiX¯)i=1n\left(\frac{X_i}{\bar{X}} \right)_{i=1}^{n}

9 self-study  distributions  independence  gamma-distribution 

Bir dağılımın ilk anını biliyorum . Ayrıca dağıtımımın sürekli, tek modlu ve iyi şekillendirildiğini biliyorum (gama dağılımına benziyor). Mümkün mü:N-N-N Bazı algoritmalar kullanarak, sınır koşullarında tam olarak aynı anlara sahip olacak olan bu dağıtımdan örnekler oluşturun. Bu sorun analitik olarak çözülüyor mu? Sonsuz sayıda anım olana kadar bu sorunun eşsiz …

9 distributions  moments 

Let be içinde . nin ortalama ve kovaryans matrisi nedir (maksimum eleman hesaplandığında)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Bu, örneğin, ReLU aktivasyon işlevini derin bir ağda kullanırsak ve CLT aracılığıyla belirli bir katmana girişlerin yaklaşık normal olduğunu varsayarsak, bu çıkışların dağılımıdır. (Eminim birçok insan bunu daha önce …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

İki farklı simetrik (medyan ile ilgili) ve dağılımım varsa , farkı da (medyan ile ilgili) bir simetrik dağılım mıdır?XXXYYYX−YX−YX-Y

9 distributions  median 

Eğer , dağılımını bulmak .X∼ C( 0 , 1 )X~C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2 X1 -X2Y=2X1-X2Y=\frac{2X}{1-X^2} BizFY( y) = P r ( Y≤ y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) = P r (2 X1 -X2≤ y)=Pr(2X1-X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪P r ( X∈ ( - ∞ ,- 1 -1 +y2√y] ) + P r ( X∈ ( - 1 …

9 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

Ben aynı dağılmamış değişkenlerin rastgele bir sayı olasılık dağılımını bulmaya çalışıyorum. İşte bir örnek: John bir müşteri hizmetleri çağrı merkezinde çalışıyor. Sorunlu çağrılar alır ve çözmeye çalışır. Çözemedikleri, onları amirine iletir. Bir günde aldığı çağrı sayısının, ortalama ile bir Poisson dağılımını izlediğini varsayalım . Her sorunun zorluğu (kesinlikle başa çıkabileceği) …

9 probability  distributions  random-variable 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Bazı amaçlar için, "eğimli düzgün" dağıtımdan rasgele sayılar (veri) üretmem gerekiyor. Bu dağılımın "eğimi" makul aralıklarla değişebilir ve daha sonra dağılımım eğime bağlı olarak üniformdan üçgene değişmelidir. İşte benim türetme: En kolaylaştırır ve veri oluştururlar oluşturmak Let için (mavi, kırmızı homojen olarak dağılmıştır). Mavi çizginin olasılık yoğunluk fonksiyonunu elde etmek …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Markov veya Chebyshev eşitsizliklerinin sıkı olduğu rastgele değişkenler oluşturmakla ilgileniyorum. Önemsiz bir örnek aşağıdaki rastgele değişkendir. P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5 . Ortalama sıfır, varyans 1 ve . Bu rastgele değişken chebyshev sıkıdır (eşitlikle tutar).P(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1 P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) \le \frac{\text{Var}(X)}{1^2} = 1 Markov ve Chebyshev'in sıkı olduğu daha ilginç …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities