«random-variable» etiketlenmiş sorular

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 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

X - Y eklem dağılımının destek üzerinde eşit olduğu iki, iid rasgele değişken için herhangi bir dağılım var mıdır [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

Nasıl ikili zaman serisi oluşturabilirim ki: Ortalama gözlemleme olasılığı 1 belirtilir (örneğin% 5); T - 1'de verilen değer göz önüne alındığında, zamanında 1 gözlemin koşullu olasılığı ( t - 1 değeri 1 ise% 30 diyelim )?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Rastgele bir değişkenin bağımlılığı ve rastgele bir değişkenin işlevi hakkında bir şey söyleyebilir miyiz? Örneğin, bağımlı mıdır?X2X2X^2XXX

15 probability  random-variable 

Diyelim ki A, B, C ve D değerlerini alabilen kategorik bir değişkenim var. 10000 rasgele veri noktası üretebilir ve her birinin frekansını nasıl kontrol edebilirim? Örneğin: A =% 10 B =% 20 C =% 65 D =% 5 Bunu nasıl yapabileceğime dair bir fikrin var mı?

15 random-variable 

Optimal bir lambda aramak için glmnetiçeride caretkullanma cv.glmnetve aynı görevi yapmak için kullanma karşılaştırmasında çok fazla karışıklık var gibi görünüyor . Birçok soru yöneltildi, örneğin: Sınıflandırma modeli train.glmnet mi cv.glmnet mi? Glmnet'i caret ile kullanmanın doğru yolu nedir? "Caret" kullanarak çapraz onaylama "glmnet" ancak sorunun tekrarlanabilirliğinden kaynaklanabilecek hiçbir cevap verilmemiştir. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Bu AP merkezi sayfasında Rastgele Değişkenler ve Cebirsel Değişkenler , yazar Peter Flanagan-Hyde cebirsel ve rastgele değişkenler arasında bir ayrım çiziyor. Kısmen diyor x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , ancak X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - aslında makalenin alt başlığı. Bir cebirsel değişken ile bir rastgele değişken arasındaki temel fark …

13 probability  random-variable 

Gauss'luların toplamının Gausslu olduğunu biliyorum. Peki, Gauss'ların bir karışımı nasıl farklı? Yani, Gauss'ların bir karışımı sadece Gauss'ların bir toplamıdır (her Gauss'un ilgili karıştırma katsayısı ile çarpıldığı yerde) değil mi?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Ağ gecikmesinin dağılımını analiz ediyorum. Ortalama yükleme süresi (U) 0,5 saniyedir. Ortalama indirme (D) süresi 2 saniyedir. Bununla birlikte, ortanca toplam süre (her veri noktası için T = U + D) 4s'dir. Toplamın medyanının, eklemelerin medyanlarının toplamından çok daha büyük olduğunu bilerek hangi sonuçlar çıkarılabilir? İstatistik merakından yeni çıkmışsa, bu …

13 random-variable  median  summations 

Bunu daha önce sordum ve bir model parametresini neyin gizli bir değişken haline getirdiğini tanımlamakta gerçekten zorlanıyordum. Bu sitedeki bu konuyla ilgili çeşitli konulara bakıldığında, ana ayrım şöyle görünüyor: Gizli değişkenler gözlenmez ancak değişkenler ve parametreler de gözlendiğinden onlarla ilişkili bir olasılık dağılımına sahiptir ve onlarla ilişkili bir dağılımları yoktur …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Biliyorum, evrişimi kullanamam. İki rastgele değişken A ve B var ve bunlar bağımlı. A + B'nin Dağıtıcı işlevine ihtiyacım var

13 random-variable  non-independent 

Diyelim ki veX∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) İlgileniyorum . Z için tarafsız bir tahminci var mı ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Basit tahmin \ dak (\ çubuğu {x} \ çubuğu {y}) \ çubuğu {x} ve \ çubuğu {y} örnek araçlardır X ve Y , örneğin, bastırılmaktadır (tutarlı olsa da). …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

L1 düzenli lineer regresyonu takmak için koordinat inişine karşı LARS [1] kullanmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir? Ben esas olarak performans yönleriyle ilgileniyorum (sorunlarım Nyüzbinlerce ve p<20'de olma eğilimindedir ). Ancak, diğer görüşler de takdir edilecektir. edit: Soruyu gönderdiğimden beri, chl, Friedman ve arkadaşları tarafından koordinat inişinin diğer yöntemlerden önemli ölçüde …

13 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 

Model kullanarak ayar yapıyordum caret, ancak gbmpaketi kullanarak modeli yeniden çalıştırıyorum . Anladığım kadarıyla caretpaketin kullandığı gbmve çıktı aynı olmalı. Bununla birlikte, sadece hızlı bir test çalıştırması data(iris), değerlendirme metriği olarak RMSE ve R ^ 2 kullanılarak modelde yaklaşık% 5 tutarsızlık gösterir. Kısmi bağımlılık grafiklerini kullanmak için en iyi model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption