«lognormal» etiketlenmiş sorular

In Bu yazıda başlıklı "Genelleştirilmiş Lineer Modeller UYGULAMALI İÇİN TIBBİ BİLGİ ARASINDA SEÇİMİ" yazarlar yazın: Genelleştirilmiş bir doğrusal modelde, ortalama, yanıtın kendisini dönüştürmek yerine, bağlantı işlevi tarafından dönüştürülür. İki dönüşüm yöntemi oldukça farklı sonuçlara yol açabilir; örneğin, log-dönüştürülmüş tepkilerin ortalaması, ortalama cevabın logaritması ile aynı değildir . Genel olarak, birincisi …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal 

(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 

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 

Bir lognormal dağılımın örneklemesini ve örneklemesini ve anları anlarını iki yöntemle tahmin etmeye çalışan bazı sayısal deneyler yapıyorum :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] örnek ortalamasına bakmakXnXnX^n Tahmin ve için örnek bir yöntem kullanarak , ve daha sonra bir lognormal dağılım için, var olduğu gerçeğini kullanarak .μμ\muσ2σ2\sigma^2log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X)E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n \sigma)^2/2) Soru şudur …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Let ve 2 iidrv küçük olduğu yerde . dağılımını bilmek istiyorum .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ∼ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 Yapabileceğimin en iyisi, her ikisinin de Taylor serisini alıp farkın, …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

Öncelikle, istatistikçi değilim. Ancak doktora için istatistiksel ağ analizi yapıyorum. Ağ analizinin bir parçası olarak, ağ derecelerinin Tamamlayıcı Birikimli Dağılım Fonksiyonunu (CCDF) çizdim. Bulduğum şey, geleneksel ağ dağıtımlarından farklı olarak (örneğin WWW), dağıtımın en iyi şekilde lognormal bir dağılıma uymasıydı. Ben bunu bir güç yasasına uymaya çalıştım ve Clauset ve …

22 curve-fitting  networks  lognormal  power-law 

Ben normal bir dağıtılmış olduğu bir rastgele değişken . ve hakkında ne söyleyebilirim ? Bir yaklaşım da faydalı olacaktır.X(a)=log(a)X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a)N(μ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2)E(X)E(X)E(X)Var(X)Var(X)Var(X)

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm 

Fiyatların pozitif olması gerekirken getirilerin negatif olabilmesi dışında, hisse senedi fiyatlarını log normal dağılım olarak modellemenin arkasında başka bir sebep var mı, ancak modelleme hisse senedi normal dağılım olarak geri dönüyor mu?

19 normal-distribution  lognormal  finance 

Tipik olarak, tüm popülasyon parametrelerini tahmin edene kadar "nüfus anlarını örnek karşılıklarına eşitleyerek" moment tahmin yöntemine giriyoruz; böylece, normal dağılım durumunda, sadece birinci ve ikinci anlara ihtiyacımız olur çünkü bu dağılımı tam olarak tanımlarlar. E(X)=μ⟹∑ni=1Xi/n=X¯E(X)=μ⟹∑i=1nXi/n=X¯E(X) = \mu \implies \sum_{i=1}^n X_i/n = \bar{X} E(X2)=μ2+σ2⟹∑ni=1X2i/nE(X2)=μ2+σ2⟹∑i=1nXi2/nE(X^2) = \mu^2 + \sigma^2 \implies \sum_{i=1}^n X_i^2/n …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

Her bir örneğin logaritmasını alarak, dönüştürülen verilerin güven aralığını hesaplayarak ve ters işlemi kullanarak güven aralığını geri dönüştürebildiğiniz veri kümesini normal dağıtılmış bir şeye dönüştürebileceğinizi duydum / gördüm (örneğin, için sırasıyla alt ve üst sınırların gücüne 10 yükseltin ).log10log10\log_{10} Ancak, bu yöntemden biraz şüpheliyim, çünkü bu sadece ortalama için çalışmaz:10mean(log10(X))≠mean(X)10mean⁡(log10⁡(X))≠mean⁡(X)10^{\operatorname{mean}(\log_{10}(X))} …

19 confidence-interval  mean  lognormal 

Bir makalenin gözden geçirilmesinde yazarlar, "Normallik için önkoşul varsayımları karşılamak için t testleri yapılmadan önce, eğri dağılım gösteren sürekli sonuç değişkenleri doğal logaritmalar kullanılarak dönüştürülmüştür." Bu normal olmayan verileri analiz etmenin kabul edilebilir bir yolu, özellikle de temeldeki dağıtım mutlaka lognormal değilse? Bu oldukça nadir bir soru olabilir, ama daha …

19 normal-distribution  data-transformation  t-test  lognormal 

Basit soru: R'deki GLM ailesi argümanında lognormal dağılım nasıl belirtilir? Bunun nasıl başarılabileceğini bulamadım. Lognormal (veya üstel) neden aile argümanında bir seçenek değil? R-Arşivlerinde bir yerde, bir lognormal belirtmek için GLM'de gaussian olarak ayarlanan aile için günlük bağlantısını kullanmak zorunda olduğumu okudum. Bununla birlikte, bu saçmalıktır, çünkü bu doğrusal olmayan …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

Aşağıda, buradaki ve buradaki önceki yayınlara benzer ancak farklı Tüm siparişlerin momentlerini kabul eden iki dağılım göz önüne alındığında, iki dağılımın tüm momentleri aynı ise, aynı dağıtımlar ae mıdır? Moment üreten fonksiyonları kabul eden iki dağılım göz önüne alındığında, eğer aynı momentlere sahiplerse, moment üreten fonksiyonları aynı mıdır?

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

Verilen X1X1X_1 ve X2X2X_2 korelasyon katsayısı ile normal rasgele değişkenler ρρ\rho nasıl lognormal rasgele değişkenler aşağıdaki arasındaki korelasyonu bulurum, Y1Y1Y_1 ve Y2Y2Y_2 ? Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Şimdi, eğer X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 ve X2=σ1Z2X2=σ1Z2X_2 = \sigma_1 Z_2 , burada …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Bu bir takip değil, aynı zamanda farklı bir sorudur benim öncekinden . Wikipedia'da " Medyan-tarafsız bir tahmin edicinin, Laplace'ın gözlemlediği gibi, mutlak sapma kaybı fonksiyonu ile ilgili riski en aza indirdiğini " okudum . Ancak, Monte Carlo simülasyon sonuçlarım bu argümanı desteklemiyor. Bir günlük normal popülasyon, , burada, ve günlük …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad