«distributions» etiketlenmiş sorular

Ben dağılımı dışarı figürü çalışıyorum burada , terimlerin her birini ayrı ayrı alarak, ve Ama (*) dağıtımından emin değilim( n - 1 )Σi = 1nZ2ben-(Σi = 1nZben)2( ∗ )(n-1)Σben=1nZben2-(Σben=1nZben)2(*) (n-1) \sum_{i=1}^n Z_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \qquad (*) Zben∼ N( 0 , 1 )Zben~N-(0,1)Z_i \sim \mathcal{N}(0,1)Σi = 1nZ2ben~χ2( n …

9 probability  distributions  normal-distribution 

Aşağıdaki problemde analitik ifadesini nasıl bulabilirim ?D ( n , l , L )D(n,l,L)D(n,l,L) Rastgele damla uzunluğu "çubuklar" bir aralık içinde . "Çubuklar" üst üste gelebilir. En az bir "bar" tarafından kullanılan aralığının ortalama toplam uzunluğu yi bulmak istiyorum .nnnlll[ 0 , L ][0,L][0,L]DDD[ 0 , L ][0,L][0,L] "Düşük yoğunluk" …

9 probability  distributions 

I istiyorum verimli örnekleri çizmek dan kısıtlama tabi .x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling 

İki farklılaştırılabilir ve simetrik bir dağılım düşünün FXFX\mathcal{F}_X. Şimdi ikinci iki farklılaştırılabilir dağılımı düşününFZFZ\mathcal{F}_Z sertlik şu anlama gelir: (1)FX⪯cFZ.(1)FX⪯cFZ.(1)\quad\mathcal{F}_X\preceq_c\mathcal{F}_Z. nerede ⪯c⪯c\preceq_c van Zwet [0] 'ın dışbükey düzeni, böylece (1)(1)(1) şuna eşittir: (2)F−1ZFX(x) is convex ∀x∈R.(2)FZ−1FX(x) is convex ∀x∈R.(2)\quad F^{-1}_ZF_X(x)\text{ is convex $\forall x\in\mathbb{R}.$} Şimdi üçüncü iki kez farklılaştırılabilir dağılımı düşünün …

9 distributions  skewness 

N farklı top rengi içeren bir urnum olduğunu ve her farklı rengin farklı sayıda görünebileceğini varsayalım (10 kırmızı top varsa, 10 mavi top olması da gerekmez). Çizimden önce urnun tam içeriğini bilersek, topun her rengini çizme olasılığını söyleyen ayrı bir olasılık dağılımı oluşturabiliriz. Merak ettiğim şey , ortalama olarak urn'dan …

9 probability  discrete-data  distributions 

Belirli bir sabit sayı için rrr(örneğin 4), için bir olasılık dağılımı bulmak mümkün mü , böylece ?XXXVar(X)=rVar(X)=r\mathrm{Var}(X)=r

9 distributions  mathematical-statistics  variance 

2 rastgele normal değişkenin doğrusal bir kombinasyonunun da rastgele normal bir değişken olduğu iyi bilinmektedir. Bu mülkü paylaşan normal olmayan yaygın dağıtım aileleri (ör. Weibull) var mı? Birçok karşı örnek var gibi görünüyor. Örneğin, üniformaların doğrusal bir kombinasyonu tipik olarak tek tip değildir. Özellikle, aşağıdakilerin her ikisinin de geçerli olduğu …

9 distributions  linear 

Bir denge skoru tahmin etmeye çalıştım ve birkaç farklı regresyon yöntemini denedim. Fark ettiğim bir şey, tahmin edilen değerlerin bir çeşit üst sınıra sahip olduğu görünüyor. Yani, gerçek denge , ancak tahminlerim yaklaşık . Aşağıdaki grafik, gerçek ile tahmin edilen dengeyi göstermektedir (doğrusal regresyon ile tahmin edilir):[ 0.0 , 1.0 …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

İşte üniversitemizde bir kaç yıl önce çözmek için mücadele ettiğim bir sınava giren bir problem. Eğer X1,X2X1,X2X_1,X_2 bağımsızlar ββ\beta yoğunluklu rastgele değişkenler β(n1,n2)β(n1,n2)\beta(n_1,n_2) ve β(n1+12,n2)β(n1+12,n2)\beta(n_1+\dfrac{1}{2},n_2) sırasıyla sonra göstermek X1X2−−−−−√X1X2\sqrt{X_1X_2} şu β(2n1,2n2)β(2n1,2n2)\beta(2n_1,2n_2). Yoğunluğunu elde etmek için Jacobian yöntemini kullandım. Y=X1X2−−−−−√Y=X1X2Y=\sqrt{X_1X_2} Şöyleki: fY(y)=4y2n1B(n1,n2)B(n1+12,n2)∫1y1x2(1−x2)n2−1(1−y2x2)n2−1dxfY(y)=4y2n1B(n1,n2)B(n1+12,n2)∫y11x2(1−x2)n2−1(1−y2x2)n2−1dxf_Y(y)=\dfrac{4y^{2n_1}}{B(n_1,n_2)B(n_1+\dfrac{1}{2},n_2)}\int_y^1\dfrac{1}{x^2}(1-x^2)^{n_2-1}(1-\dfrac{y^2}{x^2})^{n_2-1}dx Aslında bu noktada kayboldum. Şimdi, ana makalede, bir ipucu …

9 self-study  random-variable  beta-distribution  distributions  jacobian 

3 elektronik bileşenin ömrü X1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5, ve X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1. Rasgele değişkenler, parametre ile üstel dağılımdan 3 boyutlu rastgele bir örnek olarak modellenmiştir.θθ\theta. Olabilirlik işlevi,θ>0θ>0\theta > 0 f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f_{3}(x|\theta) = \theta^{3} exp(-6.6\theta), nerede x=(2,1.5,2.1)x=(2,1.5,2.1)x = (2, 1.5, 2.1). Ve sonra sorun, MLE'nin değerini bularak θθ\theta en üst …

9 distributions  maximum-likelihood  exponential 

Bağlam dışı kısa versiyon , CDF ile rastgele bir değişken olsunyyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Diyelim ki ters CDF yöntemini kullanarak çizimlerini …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

İstatistiklere oldukça yeni başladım (başlangıç ​​seviyesi bir kaç Uni kursu) ve bilinmeyen dağılımlardan örnek almayı merak ediyordum. Özellikle, temeldeki dağıtım hakkında hiçbir fikriniz yoksa, temsili bir örnek alacağınızı "garanti etmenin" bir yolu var mı? Açıklamak için örnek: servetin küresel dağılımını anlamaya çalıştığınızı varsayalım. Herhangi bir birey için, bir şekilde onların …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

Bir web kullanıcısı için ortalama bekleme süresi döndüren bir işlevi var. Yani, kelime cinsinden web kaynak uzunluğu göz önüne alındığında, ortalama bir kullanıcının bir web sayfasında kalabileceği ortalama süreyi verir. Bu işlevi (ve sonuçta elde edilen ortalamayı), web'de gezen bir 'ortalama web kullanıcısı' modellemek için bir dağıtımla birlikte kullanmak istiyorum. …

9 distributions 

: Aşağıdaki kurmak farz edelim . Ayrıca . Ayrıca yani , ilgili desteklerin sınırlarının dışbükey bir kombinasyonudur. , tüm için ortaktır .Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,nXi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} …

9 distributions  central-limit-theorem  censoring  minimum 

Tüm tam koşulların (Gibbs örneklemesinde kullanıldığı gibi) eklem dağılımını belirleyebildiğini duydum. Ama neden ve nasıl olduğunu anlamıyorum. Yoksa yanlış mı duydum? Teşekkürler!

9 distributions