«intuition» etiketlenmiş sorular

Bireylerin bir servis düğümüne ulaştığı ve kuyruk oluşturduğu Queuing teorisi senaryolarını düşündüğümüzde, genellikle varış zamanlarını modellemek için bir Poisson süreci kullanılır. Bu senaryolar ağ yönlendirme sorunlarında ortaya çıkar. Poisson sürecinin gelenleri modellemek için neden en uygun olduğuna dair sezgisel bir açıklamayı takdir ediyorum.

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

Moment Üreten Fonksiyon (MGF) nedir? Basit ve kolay bir örnekle birlikte layman'ın terimleriyle açıklayabilir misiniz? Lütfen resmi matematik notasyonlarını kullanarak mümkün olduğunca sınırlandırın.

15 moments  intuition  mgf 

Cauchy dağılımı bir şekilde "öngörülemez" bir dağılım mı? Yapmayı denedim cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } R'de çok sayıda n değer için ve zaman zaman oldukça öngörülemeyen değerler ürettiklerini fark ettim. Bunu, örn. as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } her zaman "kompakt" bir nokta bulutu veriyor gibi görünüyor. Bu resim …

14 distributions  intuition  cauchy 

DS Sivia'nın "Veri Analizi" nde Poisson dağılımının binom dağılımından bir türevi vardır. olduğunda Poisson dağılımının binom dağılımının sınırlayıcı vakası olduğunu iddia ederler; burada , deneme sayısıdır.M→∞M→∞M\rightarrow\inftyMMM Soru 1: Bu argüman sezgisel olarak nasıl anlaşılabilir? Soru 2: Büyük sınırı neden eşittir Burada , başarı sayısıdır. denemeler? (Bu adım türetmede kullanılır.)MMMM!N!(M−N)!M!N!(M−N)!\frac{M!}{N!(M-N)!}MNN!MNN!\frac{M^{N}}{N!}NNNMMM

14 binomial  poisson-distribution  combinatorics  intuition  probability-calculus 

İlişkisiz olmanın neden bağımsız olmadığını açıklarken, bir grup rastgele değişken içeren birkaç örnek vardır, ancak hepsi çok soyut görünmektedir: 1 2 3 4 . Bu cevap mantıklı görünüyor. Benim yorumum: Rastgele bir değişken ve karesi ilişkisiz olabilir (görünüşte korelasyon eksikliği doğrusal bağımsızlık gibi bir şeydir), ancak açıkça bağımlıdırlar. Sanırım bir …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

Bir süredir kafamda durağanlıkla güreşiyordum ... Bunu böyle mi düşünüyorsun? Herhangi bir yorum veya daha fazla düşünce takdir edilecektir. Durağan süreç, dağıtım ortalaması ve varyans sabit tutulacak şekilde zaman serisi değerleri üreten işlemdir. Açıkçası, bu zayıf durağanlık biçimi veya kovaryans / ortalama durağanlık olarak bilinir. Durağanlığın zayıf şekli, zaman serisinin …

14 time-series  stationarity  intuition 

Benjamini ve Hochberg'in (1995) prosedürünün neden yanlış keşif oranını (FDR) gerçekte kontrol ettiğini açıklamanın basit bir yolu var mı? Bu prosedür çok zarif ve kompakttır ve yine de bağımsızlık altında neden çalıştığının kanıtı ( 1995 makalelerinin ekinde yer almaktadır ) çok erişilebilir değildir.

14 intuition  false-discovery-rate  teaching 

Nasıl hesaplanabileceği ile karakterize gibi görünen mesafe korelasyonu için wikipedia sayfasına bakıyorum . Hesaplamaları yapabilirken, hangi mesafe korelasyonunun ölçtüğünü ve hesaplamaların neden olduğu gibi görünmesini sağlamaya çalışıyorum . Mesafe korelasyonunun neyi ölçtüğümü anlamama yardımcı olabilecek (sezgisel) daha sezgisel bir karakterizasyonu var mı? Sezgi istemenin biraz belirsiz olduğunu anlıyorum, ama ne …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

Birisi bir sezgi sağlayabilir neden yüksek bir olasılık dağılımının anları çarpıklık üçüncü ve dördüncü anlar gibi, tekabül sırasıyla kurtosis? Özellikle, üçüncü veya dördüncü güce yükseltilen ortalamadaki sapma neden bir çarpıklık ve basıklık ölçüsüne dönüşüyor? Bunu işlevin üçüncü veya dördüncü türevleriyle ilişkilendirmenin bir yolu var mı?pXpXp_X Bu çarpıklık ve basıklık tanımını …

14 mathematical-statistics  skewness  moments  intuition  kurtosis 

Tutarlı ve asimptotik olarak tarafsız terim arasındaki fark ve pratik fark için sezgisel bir anlayış ve his vermeye çalışıyorum. Matematiksel / istatistiksel tanımlarını biliyorum, ama sezgisel bir şey arıyorum. Bana göre, bireysel tanımlarına bakarak, neredeyse aynı şey gibi görünüyorlar. Farkın ince olması gerektiğinin farkındayım ama görmüyorum. Farklılıkları görselleştirmeye çalışıyorum ama …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

"Olasılık üreten fonksiyon" ve "moment üreten fonksiyon" arasındaki iki terim arasında kafam karıştı. Bu terimler arasındaki farklar nelerdir?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

Oranları anlama konusunda biraz sorun yaşıyorum ve bunları nasıl yorumlayacağımla ilgili temel bir açıklama istiyorum. Oranlarla ilgili çeşitli yayınlar buldum, ancak çoğu anlamaya çalıştığımdan daha karmaşık. Oranları nasıl yorumladığımın bir örneği: Eğer bir olayın olasılığı 3'e 1 ise, olay gerçekleşmeyen her 1 seferde 3 kez olacaktır. Bu yorumun doğru olup …

13 probability  intuition  odds 

Dairesel istatistiklerinde, rastgele değişken beklenen değeri daire üzerindeki değerlerle S olarak tanımlanır m, 1 ( Z ) = ∫ S z P , Z ( θ ) d θ (bakınız Ara ). Bu çok doğal bir tanım, tıpkı V a r ( Z ) = 1 - | m 1 …

13 mathematical-statistics  moments  intuition  circular-statistics 

Halmos-vahşi teoremi söyleyen bir hakim istatistiksel modeli bir istatistik , tüm ( için (ancak eğer) Radon Nikodym türevinin ' ölçülebilir bir sürümü varsa yeterlidir, burada bir ayrıcalıklı ölçüsü öyle ki için ve .(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty P_i c_i …

13 probability  mathematical-statistics  intuition  measure-theory 

Yeterli istatistiği tam olarak anlamakta sorun mu yaşıyorsunuz? Let yeterli istatistiği olabilir.T= Σ xbenT=ΣxiT=\Sigma x_i Eğer olasılık 1, bir fonksiyonu , daha sonra tam bir yeterli istatistik olur.E[ g( T) ] = 0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Peki bu ne anlama geliyor? Üniforma ve Bernoulli örnekleri gördüm (sayfa 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), ancak sezgisel değil, …

12 self-study  estimation  intuition  decision-theory