«distributions» etiketlenmiş sorular

Bir veri kümesinden birçok kez yeniden örnekleme yapar ve her seferinde ortalama hesaplarsanız, bu yolların normal bir dağılımı (CLT tarafından) takip edeceğini biliyorum. Böylece, veri kümesinin olasılık dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmadan veri kümesinin ortalaması üzerinde bir güven aralığı hesaplayabilirsiniz. Varyans için benzer bir şey yapıp yapamayacağınızı merak ediyordum. …

9 distributions  confidence-interval  bootstrap  resampling 

Dirchilet dağılımını tanıtan ve daha sonra onunla ilgili rakamlar sunan bir kitaptan okuyorum. Ama bu rakamları gerçekten anlayamadım. Figürü buraya altına iliştirdim. Anlamadığım şey üçgenlerin anlamları. Normalde, bir kişi 2 değişkenli bir işlevi çizmek istediğinde, var1 ve va2 değerini alırsınız ve daha sonra bu iki değişkenin işlev değerinin değerini çizersiniz …

9 distributions  data-visualization  dirichlet-distribution 

Nüfus kararlılık endeksi, veri örneklerini iki zaman diliminde karşılaştırarak bir değişkenin dağılımındaki değişikliği ölçmektedir. Skorlardaki kaymaları ölçmek için yaygın olarak kullanılır. Aşağıdaki gibi hesaplanır: 1) Baz döneme ait numune ayrıktır. Genellikle ondalıklara bölünür 2) Hedef dönemden alınan örnek, ilk adım Burada: - i-th bin'in taban dönem içindeki payı. - i-th …

9 distributions  kullback-leibler 

Bir son soru , ilgili soru ve anılan kaynak , son zamanlarda bu beni haberdarN−1N−1N-1popülasyon varyansının örnek tahminleri için düzeltme Bessel düzeltmesi olarak adlandırılır . Bessel 1846'da öldü ( wikipedia alıntısı ) ve t testi 1908'de ( wikipedia alıntısı ) yayınlandı . Bir nedenden ötürü, her zaman Gosset'in (aka Öğrenci) …

9 distributions  t-test  history 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Seock-Ho Kim ve Allen S. Cohen tarafından "Behrens – Fisher Sorunu: Bir Gözden Geçirme" Eğitim ve Davranış İstatistikleri Dergisi , cilt 23, sayı 4, Kış, 1998, sayfa 356-377 Bu şeye bakıyorum ve diyor ki: Fisher (1935, 1939) istatistiği seçti τ=δ- (x¯2-x¯1)s21/n1+s22/n2-----------√=t2marulθ -t1günahθτ=δ−(x¯2−x¯1)s12/n1+s22/n2=t2cos⁡θ−t1sin⁡θ \tau = \frac{\delta-(\bar x_2 - \bar x_1)}{\sqrt{s_1^2/n_1+s_2^2/n_2}} = …

9 distributions  parameterization  fiducial 

Basit olması gerektiğini düşündüğüm bir sorunum var ama bunu tam olarak anlayamıyorum. Tohum tozlaşmasına bakıyorum, kümelerde çiçek açan bitkilerim (n = 36) var, her bitkiden 3 çiçek kümesi ve her kümeden 6 tohum kapsülü (her bitkiden toplam 18 tohum kapsülü) var. Bir bakla, 0 ila en fazla 4 tohum tozlaşabilir. …

9 r  distributions  bootstrap  zero-inflation 

Bir Kapasite Planlama ödevi üzerinde çalışıyorum ve bazı kitaplar okudum. Bu özellikle dağıtımlarla ilgilidir. R kullanıyorum. Veri dağıtımımın ne olduğunu belirlemek için önerilen yaklaşım nedir? Onu tanımlamak için istatistiksel yöntemler var mı? Bu diyagram var. R kullanarak simülasyon yaklaşımları nelerdir? Burada üstel gibi belirli bir dağıtım için veri oluşturmak istiyorum. …

9 distributions  simulation 

size sadece birkaç kantil verilirse, belirli bir dağılıma uymanın yolu var mı? Örneğin, size gama dağıtılmış bir veri setim olduğunu söylersem ve sırasıyla ampirik % 20,% 30,% 50 ve% 90 - quantiller şunlardır: 20% 30% 50% 90% 0.3936833 0.4890963 0.6751703 1.3404074 Parametreleri nasıl hesaplayabilirim? Bunu yapmanın birden fazla yolu var …

9 distributions  quantiles  fitting 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Sunucu yanıt gecikmesi için birkaç test sonucum var. Teori analizimize göre, gecikme dağılımı (yanıt gecikmesinin olasılık dağılım fonksiyonu) ağır kuyruk davranışına sahip olmalıdır. Ancak test sonucunun ağır kuyruk dağılımını takip ettiğini nasıl kanıtlayabilirim?

9 regression  distributions  probability  normal-distribution  mathematical-statistics 

Farklı dağılımları ve formları takip eden 2 boyutlu veri noktalarının veri setlerini arıyorum (her veri noktası iki değerin (x, y) bir vektörü). Bu tür verileri oluşturmak için kod da yardımcı olacaktır. Bazı kümeleme algoritmalarının nasıl çalıştığını çizmek / görselleştirmek için bunları kullanmak istiyorum. İşte bazı örnekler: bulut verisi gibi yıldız …

9 distributions  data-visualization  clustering  dataset 

Diyelim ki doğrusal bir modelimiz var yben=β0+β1xben+εbenyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_itüm standart regresyon (Gauss-Markov) varsayımlarını karşılar. İlgileniyoruzθ = 1 /β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1. Soru 1: Dağıtım için hangi varsayımlar gereklidir?θ^θ^\hat{\theta} iyi tanımlanmalı? β1≠ 0β1≠0\beta_1 \neq 0 önemli olurdu --- diğerleri? Soru 2: Hataların normal dağılıma uyduğu varsayımını ekleyin. …

9 regression  distributions  maximum-likelihood  bootstrap 

Küçük coğrafi toplamalarda (Avustralya nüfus sayımı toplama bölgeleri) bireysel düzeyde çok değişkenli analiz yapmak istiyorum. Açıkçası, nüfus sayımı gizlilik nedenleriyle bu küçük toplama seviyelerinde mevcut değildir, bu yüzden diğer alternatifleri araştırıyorum. İlgilenilen hemen hemen tüm değişkenler kategoriktir. Elimde iki veri seti var: % 1 nüfus sayımı örneği çok daha yüksek …

9 distributions  sampling  simulation  spatial  census 

Kütle fonksiyonlu ayrık dağılım p ( x ; k ) =k( x + k ) ( x + k - 1 ),x = 1 , 2 , …p(x;k)=k(x+k)(x+k−1),x=1,2,…p(x;k) = \frac{k}{(x+k)(x+k-1)},\quad x = 1,2,\ldots bu makalenin 9. sayfasında yer almaktadır . İçin k = 1k=1k=1bir Yule-Simon dağılımıdır .ρ = 1ρ=1\rho=1, ancak …

9 distributions