«gamma-distribution» etiketlenmiş sorular

Gama dağılımı oldukça geniş bir şekil aralığında olabilir ve ortalama ile varyans arasındaki iki parametre ile arasındaki bağlantıya bakıldığında, negatif olmayan verilerde heteroskedasticity ile başa çıkmak için, log-dönüştürülmüş OLS'nin yapabileceği şekilde WLS veya bir tür heteroskedasticity-tutarlı VCV tahmincisi olmadan yapmayın. Olumsuz, rutin olmayan veri modellemesi için daha fazla kullanırdım, ama …

88 generalized-linear-model  gamma-distribution 

Genelleştirilmiş Doğrusal Model (GLM) ile Doğrusal Model (LM) kullanmanın ardındaki felsefeyi anlamaya çalışıyorum. Aşağıda örnek bir veri seti oluşturdum. kütük( y) = x + εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon Örnek, büyüklüğünün bir işlevi olarak hatasını içermez , bu nedenle log-dönüştürülmüş y'nin doğrusal bir modelinin en iyi olacağını varsayardım. Aşağıdaki örnekte, …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

(Bu bana sadece e-posta yoluyla gelen bir soruyu temel alır; aynı kişiyle daha önceki kısa bir görüşmeden bazı içerikler ekledim.) Geçen sene, gama dağılımının lognormalden daha ağır kuyruklu olduğu söylenmişti ve o zamandan beri böyle olmadığı söylendi. Hangisi daha ağır kuyruklu? İlişkiyi keşfetmek için kullanabileceğim bazı kaynaklar nelerdir?

41 distributions  gamma-distribution  lognormal  heavy-tailed 

plot(density(rexp(100)) Açıkçası sıfırın solundaki tüm yoğunluk yanlılığı temsil ediyor. İstatist olmayanlar için bazı verileri özetlemeye çalışıyorum ve negatif olmayan verilerin neden sıfıra sol tarafa yoğunluğa sahip olduğuna dair sorulardan kaçınmak istiyorum. Grafikler randomizasyon kontrolü içindir; Değişkenlerin tedavi ve kontrol gruplarına göre dağılımını göstermek istiyorum. Dağılımlar genellikle üsteldir. Histogramlar çeşitli nedenlerden …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

I adres okuma aynı ölçek parametresi ile Gama rastgele değişkenlerin toplamı başka Gama rastgele değişken olduğunu. Ayrıca Moschopoulos'un genel bir Gamma rasgele değişken setinin toplanması için bir yöntemi tanımlayan makalesini de gördüm . Moschopoulos'un yöntemini uygulamaya çalıştım ancak henüz başarılı olamadım . Genel bir Gamma rasgele değişken kümesinin toplamı nasıl …

35 probability  distributions  gamma-distribution  summations  saddlepoint-approximation 

Bir gama veya lognormal dağılıma çok benzeyen deneysel olarak gözlemlenmiş bir dağılımım var. Lognormal dağılımın , ortalamasının ve varyansının sabit olduğu rastgele bir için maksimum entropi olasılık dağılımı olduğunu okudum . Gama dağılımının benzer özellikleri var mı?XXXln( X)ln⁡(X)\ln(X)

29 pdf  gamma-distribution  lognormal 

İstatistiğe ilgi duyan yüksek lisans öğrencisiyim. Maddeyi genel olarak seviyorum, ancak bazen gerçek hayata uygulamalar hakkında düşünmekte zorlanıyorum. Özellikle, benim sorum yaygın olarak kullanılan istatistiksel dağılımlar (normal - beta-gamma vb.) İle ilgili. Sanırım bazı durumlarda, dağıtımı oldukça iyi yapan belirli özellikleri elde ediyorum - örneğin üstel ve hafızasız özellik. Ancak …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

Geçenlerde normal rastgele değişkenin karesi için ortalama 0 olan bir pdf türetmeyi gerekli buldum. Her ne sebeple, önceden varyansı normalleştirmemeyi seçtim. Bunu doğru yaptıysam, bu pdf aşağıdaki gibidir: N2(x;σ2)=1σ2π−−√x−−√e−x2σ2N2(x;σ2)=1σ2πxe−x2σ2 N^2(x; \sigma^2) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi} \sqrt{x}} e^{\frac{-x}{2\sigma^2}} Bunun aslında bir gama dağılımının bir parametresi olduğunu fark ettim: N2(x;σ2)=Gamma(x;12,2σ2)N2(x;σ2)=Gamma⁡(x;12,2σ2) N^2(x; \sigma^2) …

26 normal-distribution  gamma-distribution 

Bu soru edildi göç o Çapraz doğrulanmış üzerinde yanıtlanabilir çünkü yığın taşması gelen. 5 yıl önce göç etti . Bir gamma dağılım bağımlı değişkeni olan bir GLM için parametre yorumlaması ile ilgili bir sorum var. Bu benim GLM için bir log-link ile döndüren şey: Call: glm(formula = income ~ height …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Bu çok basit görünüyor, ama ben her zaman bu noktada takılıp kalıyorum ... Ele aldığım verilerin çoğu normal değil ve analizlerin çoğu bir GLM yapısına dayanıyor. Mevcut analiz için, "yürüme hızı" (metre / dakika) olan bir yanıt değişkenim var. OLS'yi kullanamayacağımı tanımlamak kolay, ancak o zaman, hangi ailenin (Gama, Weibull, …

19 generalized-linear-model  stata  gamma-distribution 

Bir yoğunluğuna göre örnek istediğiniz ve kesinlikle olumlu. (Motivasyon: Bu, Gamma yoğunluğunun şekil parametresinin önceden tekdüze olması durumunda Gibbs örneklemesi için yararlı olabilir.)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cccddd Herkes bu yoğunluktan kolayca nasıl numune alacağını biliyor mu? Belki standarttır ve bilmediğim bir şeydir? Az ya da çok çalışacak aptal …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

Veri örneğime en uygun bir gama dağılımının parametrelerini tahmin etmeye çalışıyorum . Veri örneklerinden sadece ortalama , std (ve dolayısıyla varyans ) kullanmak istiyorum , gerçek değerler değil - bunlar her zaman uygulamamda mevcut olmayacak. Bu belgeye göre , şekli ve ölçeği tahmin etmek için aşağıdaki formüller uygulanabilir: Verilerim için …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

Üstel rasgele değişkenlerin toplamının Gamma dağılımını takip ettiğini öğrendim. Ama okuduğum her yerde parametreler farklı. Örneğin, Wiki ilişkiyi açıklar, ancak parametrelerinin gerçekte ne anlama geldiğini söylemiyor musunuz? Şekil, ölçek, oran, 1 / oran? Üstel dağılım: xxx ~ exp(λ)exp(λ)exp(\lambda) f(x|λ)=λe−λxf(x|λ)=λe−λxf(x|\lambda )=\lambda {{e}^{-\lambda x}} E[x]=1/λE[x]=1/λE[x]=1/ \lambda var(x)=1/λ2var(x)=1/λ2var(x)=1/{{\lambda}^2} Gama dağılımı: Γ(shape=α,scale=β)Γ(shape=α,scale=β)\Gamma(\text{shape}=\alpha, \text{scale}=\beta) f(x|α,β)=1βα1Γ(α)xα−1e−xβf(x|α,β)=1βα1Γ(α)xα−1e−xβf(x|\alpha …

18 distributions  probability  gamma-distribution 

Let olmak karşılıklı olarak bağımsız rastgele değişken parametreleri ile her biri bir gama dağılımı göstermektedir ki ,X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1}αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,kDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) Ortak PDF edin.Sonra ortak bulmak pdf / jacobian bulamıyorum yani(X1,…,Xk+1)=e−∑k+1i=1xixα1−11…xαk+1−1k+1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X1,…,Xk+1)=e−∑i=1k+1xix1α1−1…xk+1αk+1−1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X_1,\dots,X_{k+1})=\frac{e^{-\sum_{i=1}^{k+1}x_i}x_1^{\alpha_1-1}\dots x_{k+1}^{\alpha_{k+1}-1}}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\dots \Gamma(\alpha_{k+1})}(Y1,…,Yk+1)(Y1,…,Yk+1)(Y_1,\dots,Y_{k+1})J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(\frac{x_1,\dots,x_{k+1}}{y_1,\dots,y_{k+1}})

18 self-study  multivariate-analysis  gamma-distribution  dirichlet-distribution 

Gama rasgele değişkeni düşünün X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta). Ortalama, varyans ve çarpıklık için düzgün formüller vardır: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} Şimdi log dönüştürülmüş rasgele değişkeni düşünün . Wikipedia, ortalama ve varyans için formüller verir:Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log⁡(θ)Var⁡[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} gama fonksiyonunun logaritmasının birinci ve ikinci türevleri olarak tanımlanan digamma …

16 gamma-distribution  skewness  logarithm