«moments» etiketlenmiş sorular

İstatistik / makine öğrenme yöntemlerinde fark ettim ki, dağılım genellikle Gaussian tarafından tahmin ediliyor ve sonra Gaussian'ın örnekleme için kullanıldığını görüyorum. Dağılımın ilk iki anını hesaplayarak başlarlar ve bunları μμ\mu ve σ2σ2\sigma^2 tahmin etmek için kullanırlar . Sonra Gaussian'dan örnek alabilirler. Bana öyle geliyor ki, hesapladığım anlar ne kadar iyi …

14 probability  sampling  moments 

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 

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 

Aynı çarpıklığa sahip popülasyonlardan geldikleri sıfır hipotezi için iki bağımsız örneği test etmek için hangi testler mevcuttur? Eğriltmenin sabit bir sayıya eşit olup olmadığı konusunda klasik bir 1-örnek testi vardır (test 6. örnek momentini içerir!); örneklemli bir test için basit bir çeviri var mı? Verilerin çok yüksek anlarını içermeyen teknikler …

13 hypothesis-testing  distributions  bootstrap  moments  l-moments 

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 

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 

Aynı moment üreten işleve sahip aynı olmayan dağılımlar var mı?

12 distributions  moments  mgf 

Chebyshev'in tek taraflı davadaki eşitsizliklerinin daha yüksek olduğu bir analogu var mı? Chebyshev-Cantelli eşitsizliği sadece varyans için işe yararken, Chebyshevs eşitsizliği tüm üsler için kolayca üretilebilir. Daha yüksek anları kullanan tek taraflı bir eşitsizlik bilen var mı?

12 approximation  moments  probability-inequalities 

Konum ölçeğinde ailenin anlamını düşünüyordum. Benim anlayış her için olmasıdır XXX parametrelerle bir konum ölçek ailesinin üyesi yer ve ölçek, daha sonra dağıtım herhangi parametrelerin bağlı değildir ve her için aynı o ailesine ait.biraabbbZ= ( X- a ) / bZ=(X−a)/bZ =(X-a)/bXXX Öyleyse sorum şu, aynı dağıtım ailesinden iki rasgele standartlaştırılan …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

rastgele değişkenin inci an olan sonlu ise rrrXXXE ( | Xr| )&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty Herhangi bir pozitif tamsayı , o zaman moment da sonlu olduğunu göstermeye çalışıyorum.s &lt; rs&lt;rs<rsssE [ | Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|]

12 self-study  moments  function 

Bir veri kümesinin (ilk) momentini tahmin edebildiğim ve yoğunluk fonksiyonunun bir tahminini üretmek için kullanmak istediğim bir durum var.kkk Zaten Pearson dağılımına rastladım , ancak sadece ilk 4 anına dayandığını fark ettim (olası an kombinasyonlarına bazı kısıtlamalar ile). Ayrıca, herhangi bir sonlu an setinin, daha fazla varsayım kullanmadığınızda belirli bir …

11 pdf  kernel-smoothing  moments 

Basıklık için normal tahmin ediciyi kullanıyorum, , ama ampirik dağılımımda küçük 'aykırı değerlerin' bile fark ettim yani merkezden uzak küçük zirveler, onu muazzam bir şekilde etkiler. Daha sağlam bir basıklık tahmincisi var mı?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

Ne yaklaşmak için en iyi yoldur İki verilen tamsayılar için sen demek bildiğinde , varyans , çarpıklık ve fazla basıklık ayrı dağıtım ait ve ve şeklindeki (sıfır olmayan) ölçümlerden normal bir yaklaşımın uygun olmadığı açık mı?m , n μ σ 2 γ 1 γ 2 X γ 1 γ 2Pr …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Basıklığı etkilemeden rastgele bir değişkenin çarpıklığını değiştiren bir dönüşüm olup olmadığını merak ediyorum. Bu, bir RV'nin afin dönüşümünün ortalama ve varyansı nasıl etkilediğine benzer, ancak eğri ve basıklığı değil (kısmen, eğim ve basıklık ölçeğindeki değişikliklere değişmez olarak tanımlandığı için). Bu bilinen bir sorun mu?

11 data-transformation  random-variable  moments 

Bir dağılımın kovaryansını paralel olarak hesaplıyorum ve dağıtılmış sonuçları tekil Gaussian'da birleştirmem gerekiyor. İkisini nasıl birleştiririm? Benzer şekilde dağıtılmış ve boyutlandırılmışlarsa, ikisi arasında doğrusal olarak enterpolasyon. Wikipedia kombinasyon için en altta bir forumla sağlıyor ancak doğru görünmüyor; aynı şekilde dağıtılmış iki dağılım aynı kovaryansa sahip olmalıdır, ancak sayfanın altındaki formül …

11 covariance  moments