«gamma-distribution» etiketlenmiş sorular

Bu soru bu yazı ile yakından ilgili Rastgele bir değişkenim var ve tanımlıyorum . olasılık yoğunluk fonksiyonunu bulmak istiyorum .Y = log ( X ) YX∼ Gama ( k , θ )X~Gama(k,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Y= günlük( X)Y=günlük⁡(X)Y = \log(X)YYY Başlangıçta sadece kümülatif dağılım fonksiyonu X'i tanımlayacağımı, bir değişken değişikliği yapacağımı …

12 pdf  gamma-distribution 

Bir Gama dağılımı ve ile parametrelendirilirse , o zaman:αα\alphaββ\beta E(Γ(α,β))=αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} Bir kare Gama beklentisini hesaplamak istiyorum, yani: E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? Ben düşünüyorum öyle: E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = \left(\frac{\alpha}{\beta}\right)^2 + \frac{\alpha}{\beta^2} Bu son ifadenin doğru olup olmadığını bilen var mı?

11 expected-value  gamma-distribution 

Verileri bir hiyerarşik model içerisinde burada \ lambda \ sim \ textrm {Gama} (\ a \ P) uygulamada tipik olarak görünmektedir değerlerine (seçilmek için \ alfa, \ beta) gama dağılımının ortalaması ve varyansı kabaca y verilerinin ortalaması ve varyansı ile kabaca eşleşecektir (örneğin, Clayton ve Kaldor, 1987 "Hastalık Haritalaması için …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter 

Arka plan: Ben şu anda hücresel ekspresyon oranları veri kümesi ile güreşen bir biyoistatistim. Çalışma , çeşitli donörlerden gruplar halinde toplanan bir dizi hücreyi belirli peptitlere maruz bıraktı . Hücreler ya yanıt olarak belirli biyobelirteçleri ifade eder ya da söylemezler. Yanıt oranları daha sonra her donör grubu için kaydedilir. Yanıt …

11 regression  gamma-distribution  mixture  zero-inflation 

Verilerimle bir model oluşturmak için kullanılacak doğru dağıtım hakkında bir sorum var. 50 arsa ile bir orman envanteri yaptım, her arsa 20m × 50m ölçülerinde. Her arsa için, zemini gölgeleyen ağaç gölgelik yüzdesini tahmin ettim. Her çizimin gölgelik örtüsü için yüzde olarak bir değeri vardır. Yüzdeler 0 ila 0.95 arasındadır. …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

F ( s ) ∝ s yoğunluğuf( s ) ∝ ss + αe- s,s > 0f(s)∝ss+αe−s,s>0f(s)\propto \frac{s}{s+\alpha}e^{-s},\quad s > 0 buradaα ≥ 0α≥0\alpha \ge 0 olan bir parametre, üstel (arasında yaşayanα = 0α=0\alpha=0 ) veΓ(2,1)Γ(2,1)\Gamma(2,1) (α→∞α→∞\alpha \to \infty ) dağılımlar. Sadece bunun daha genel bir dağıtım ailesine örnek olup olmadığını …

10 distributions  gamma-distribution  distribution-identification 

İki bağımsız rastgele değişken ve Y ∼ G a m m a ( α Y , β Y ) verildiğinde, farkın dağılımı nedir, yani D = X - Y ?X~ G bir m m bir ( αX, βX)X∼Gamma(αX,βX)X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_X,\beta_X)Y~ G bir m m bir ( αY, βY)Y∼Gamma(αY,βY)Y\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_Y,\beta_Y)D = X- …

10 distributions  gamma-distribution 

Gerekli paketi yükleyin. library(ggplot2) library(MASS) Gama dağılımına uygun 10.000 sayı oluşturun. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Olasılık yoğunluğu fonksiyonunu çizin, x'in hangi dağılımı taktığını bilmiyoruz. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") t1 <- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x))) t1$y <- t1$y/sum(t1[,2]) ggplot() + geom_point(data = t1,aes(x = x,y = …

10 r  mathematical-statistics  goodness-of-fit  gamma-distribution  ggplot2 

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 

Formun birkaç modeline uyuyorum. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") ..ve farklı değişkenler için elde edilen modelleri karşılaştırmanın yollarını arıyorum. Alfa değerinin herhangi bir pratik kullanım olup olmadığını merak ediyorum? Aşağıdaki üç çizim için alfa değerleri 17.85, 9.03 ve 6.27'dir. Bu değerler verilerimi yorumlamama veya farklı değişkenleri karşılaştırmama …

9 generalized-linear-model  gamma-distribution 

İyi Gama olmak rastgele değişken tamsayıdır şekil parametresi ile dağıtılan bilinmektedir karelerinin toplamı eşittir , normal olarak rastgele değişkenler dağıtılmış.kkkkkk Ama tam sayı olmayan bir gama dağıtılmış rasgele değişken hakkında ne söyleyebilirim ? Gama dağılımı dışında başka bir yorum var mı?kkk

9 probability  gamma-distribution 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction