«lognormal» etiketlenmiş sorular

Bir finans kursundaki lognormal dağılımla ilgileniyoruz ve ders kitabım bunun doğru olduğunu söylüyor, matematik geçmişim çok güçlü olmadığı için sezgisel bulduğum ama sezgiyi istiyorum. Biri bana bunun neden böyle olduğunu gösterebilir mi?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Yani, log-normal dağıtılmış rasgele değişkenler üreten rastgele bir süreç var . Karşılık gelen olasılık yoğunluk fonksiyonu:XXX O orijinal dağılımın birkaç anının dağılımını tahmin etmek istedim , diyelim ki 1. an: aritmetik ortalama. Bunu yapmak için 10000 aritmetik ortalama 10000 tahminini yapabilmem için 10000 rasgele değişken 10000 kez çizdim. Bu anlamı …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

Diyelim ki bir dizi değeriniz var ve bunların Gauss (normal) bir dağılımdan veya lognormal bir dağılımdan örneklenmesinin daha olası olup olmadığını bilmek mi istiyorsunuz? Tabii ki, ideal olarak popülasyon veya deneysel hatanın kaynakları hakkında bir şeyler biliyor olacaksınız, bu yüzden soruyu cevaplamak için yararlı ek bilgiler olacaktır. Ancak burada, sadece …

13 normal-distribution  lognormal 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

İki (veya daha fazla) lognormal rasgele değişkenin toplamının neden gözlem sayısını artırdıkça lognormal bir dağılıma yaklaştığını anlamaya çalışıyorum. Çevrimiçi baktım ve bununla ilgili herhangi bir sonuç bulamadım. Açıkça, ve bağımsız lognormal değişkenler ise, üslerin özellikleri ve gauss rastgele değişkenleri ile, değeri de lognormaldir. Bununla birlikte, de lognormal olduğunu öne sürmek …

11 distributions  lognormal  convolution  sum 

için aşağıdaki yaklaşıma sahip bir makaleyi okudum (ekonomi :log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , X'in log-normal olup olmadığını bildiğim yazarın tam olarak söylediği (bildiğim). Bilmediğim şey bu yaklaşımı nasıl elde edeceğimiz. Taylor sıralamasının ikinci derecesini hesaplamaya çalıştım ve tek bulduğum şey şu ifadeydi: log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(X)E(X)2log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(X)E(X)2\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5\frac{\mathrm{var}(X)}{E(X)^2}

11 lognormal  approximation  taylor-series 

Lognormal dağılım için 2 persentilden ortalama ve standart sapmayı hesaplamaya çalışıyorum. X = mean + sd * ZOrtalama ve sd kullanarak normal dağılım için hesaplama yapmayı başardım . Aynı şeyi lognormal bir dağılım için yapmaya çalıştığımda denklem eksik olduğunu düşünüyorum. Wikipedia'ya baktım ve kullanmaya çalışıyorum ln(X) = mean + sd …

11 r  lognormal 

İşte benim örnek için bir QQ grafiği (logaritmik Y ekseni dikkat edin); :n=1000n=1000n = 1000 Whuber tarafından işaret edildiği gibi, bu, alttaki dağılımın sola eğik olduğunu gösterir (sağ kuyruk daha kısadır). shapiro.testR'de (log dönüştürülmüş verilerde) kullanarak , test istatistiklerini ve p değerini , bu da null hipotezini resmen reddettiğimiz anlamına …

11 interpretation  lognormal  qq-plot 

RVerilerimin log-normal veya Pareto dağılımlarına uygun olup olmadığını kontrol etmek istiyorum . Bunu nasıl yapabilirim? Belki ks.testbunu yapmama yardımcı olabilir, ama verilerim için Pareto dağıtımı için ve parametrelerini nasıl alabilirim ?αα\alphakkk

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

Aşağıdaki basit X ve Y vektörleri var: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) X günlüğünü kullanarak regresyon yapmak istiyorum. Günlüğü (0) almaktan kaçınmak için +1 veya +0,1 veya +0,00001 veya +0,000000000000001: > summary(lm(Y~log(X))) Error in …

10 r  regression  lognormal 

Birincisi, analitik olarak entegre etmekle, yani, sayısal analizlerin (trapezoidal, Gauss-Legendre veya Simpson kuralları gibi) aksine bunu çözmek için bir entegrasyon kuralı var mı? Bir fonksiyonum var f(x)=xg(x;μ,σ)f(x)=xg(x;μ,σ)\newcommand{\rd}{\mathrm{d}}f(x) = x g(x; \mu, \sigma) burada g(x;μ,σ)=1σx2π−−√e−12σ2(log(x)−μ)2g(x;μ,σ)=1σx2πe−12σ2(log⁡(x)−μ)2 g(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma x \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2\sigma^2}(\log(x) - \mu)^2} , ile lognormal dağılımın olasılık yoğunluk …

10 distributions  lognormal 

Tıp gibi uygulamalı disiplinlerin öğretiminde, popülasyondaki biyo-tıbbi miktarların ölçümlerinin normal bir "çan eğrisi" ni takip ettiği anlaşılmaktadır. "Normal bir dağıtım olduğunu varsaydık" dizesinde bir Google araması döndürür23,90023,900\small 23,900Sonuçlar! Gibi onlar ses "aşırı veri noktaları az sayıda göz önüne alındığında, biz sıcaklık anomalileri için normal bir dağılım varsayılır" iklim değişikliği bir …

9 normal-distribution  assumptions  normality-assumption  lognormal