Preguntas etiquetadas con cdf

Mi profesor de estadísticas básicamente dijo que si se le da uno de los siguientes tres, puede encontrar los otros dos: Función de distribución acumulativa Función generadora de momentos Función de densidad de probabilidad Pero mi profesor de econometría dijo que los CDF son más fundamentales que los PDF porque …

43 probability  pdf  cdf  mgf 

Durante mucho tiempo no entendí por qué la "suma" de dos variables aleatorias es su convolución , mientras que una función de densidad de mezcla suma de f(x)f(x)f(x) y g(x)g(x)g(x) es pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); la suma aritmética y no su convolución. La frase exacta "la suma de dos variables aleatorias" aparece en …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

Estoy trabajando con dos distribuciones normales independientes e , con medias y y varianzas y .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXYYYμXμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Estoy interesado en la distribución de su relación . Ni ni tienen una media de cero, por lo que no se distribuye como Cauchy.Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

Estoy leyendo sobre la función cuantil, pero no me queda claro. ¿Podría proporcionar una explicación más intuitiva que la que se proporciona a continuación? Como el cdf es una función monotónicamente creciente, tiene una inversa; denotémoslo por . Si es el cdf de , entonces es el valor de tal …

26 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Necesito calcular la función de distribución acumulativa de una muestra de datos. ¿Hay algo similar a hist () en R que mida …

23 r  distributions  cdf 

¿Cómo puedo encontrar el PDF (función de densidad de probabilidad) de una distribución dada la CDF (función de distribución acumulativa)?

23 distributions  pdf  cdf 

Estoy aprendiendo sobre la función empírica de distribución acumulativa. Pero aun no entiendo ¿Por qué se llama 'Empírico'? ¿Hay alguna diferencia entre Empirical CDF y CDF?

21 distributions  terminology  cdf  ecdf 

He leído aquí que, dada una muestra de una distribución continua con cdf F X , la muestra correspondiente a U i = F X ( X i ) sigue una distribución uniforme estándar.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) He verificado esto usando simulaciones cualitativas en Python, y …

17 pdf  uniform  cdf  intuition 

¿El pdf y el pmf y el cdf contienen la misma información? Para mí, el pdf da toda la probabilidad a un cierto punto (básicamente el área bajo la probabilidad). Las pmf dan la probabilidad de cierto punto. El cdf da la probabilidad bajo cierto punto. Entonces, para mí, el …

17 probability  distributions  pdf  inference  cdf 

Siempre me han dicho que un CDF es único, sin embargo, un PDF / PMF no es único, ¿por qué es eso? ¿Puedes dar un ejemplo donde un PDF / PMF no es único?

17 probability  distributions  pdf  cdf 

Supongamos que tengo una variable como Xcon distribución desconocida. En Mathematica, al usar la SmoothKernelDensityfunción podemos tener una función de densidad estimada. Esta función de densidad estimada se puede usar junto con la PDFfunción para calcular la función de densidad de probabilidad de un valor como Xen la forma de …

17 r  pdf  cdf 

Estoy tratando de determinar si mi conjunto de datos de datos continuos sigue una distribución gamma con parámetros shape 1.7 y rate 0.000063.====== El problema es que cuando uso R para crear una gráfica QQ de mi conjunto de datos contra la distribución teórica gamma (1.7, 0.000063), obtengo una gráfica …

16 pdf  kolmogorov-smirnov  cdf  qq-plot 

Si FZFZF_Z es un CDF, parece que FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α > 0α>0 0\alpha \gt 0 ) también es un CDF. P: ¿Es este un resultado estándar? P: ¿Hay una buena manera de encontrar una función ggg con X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) st FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , donde x≡g(z)x≡g(z) x \equiv g(z) …

15 data-transformation  cdf  quantile-function 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

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 

Si el PDF normal estándar es F( x ) = 12 π--√mi- x2/ 2F(X)=12πmi-X2/ /2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} y el CDF es F( x ) = 12 π--√∫X- ∞mi- x2/ 2d x,F(X)=12π∫-∞Xmi-X2/ /2reX,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, ¿Cómo se convierte esto en una función de error de ?zzz

10 normal-distribution  cdf