Preguntas etiquetadas con distributions

A menudo me encuentro haciendo preguntas como: "Sé que esta variable encuentra en ( 0 , 1 ) y la mayoría de la masa se encuentra en ( 0 , .20 ) y luego disminuye continuamente hacia 1. ¿Qué distribución puedo usar para modelarla? "xxx(0,1)(0,1)(0,1)(0,.20)(0,.20)(0,.20) En la práctica, termino usando …

14 distributions  references 

La entropía de una distribución continua con función de densidad Fff se define como la negativa de la expectativa de Iniciar sesión( f) ,log⁡(f),\log(f), y por lo tanto es igual a HF= - ∫∞- ∞Iniciar sesión( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. …

14 distributions  data-transformation  entropy 

Sé que KL Divergence no es simétrica y no puede considerarse estrictamente como una métrica. Si es así, ¿por qué se usa cuando JS Divergence satisface las propiedades requeridas para una métrica? ¿Hay escenarios en los que se puede utilizar la divergencia KL pero no la divergencia JS o viceversa?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

Creo que esto es un poco básico, pero digamos que tengo una variable aleatoria XXX , ¿es la probabilidad PAG( X≤ a )PAG(X≤un)P(X \leq a) la misma que P(f(X)≤f(a))PAG(F(X)≤F(un))P(f(X) \leq f(a)) para cualquier función continua con valor real fFf ?

13 probability  distributions 

¿Hay una distribución o puedo trabajar desde otra distribución para crear una distribución como esa en la imagen a continuación (disculpas por los malos dibujos)? donde doy un número (0.2, 0.5 y 0.9 en los ejemplos) para saber dónde debería estar el pico y una desviación estándar (sigma) que hace …

13 distributions  normal-distribution 

Estamos tratando con la distribución lognormal en un curso de finanzas y mi libro de texto simplemente dice que esto es cierto, lo cual me parece un poco frustrante ya que mi experiencia en matemáticas no es muy fuerte, pero quiero la intuición. ¿Alguien puede mostrarme por qué este es …

13 distributions  expected-value  lognormal 

Estoy confundido entre los dos términos "función generadora de probabilidad" y "función generadora de momento". ¿Cómo difieren esos términos?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

¿Puedo usar gráficos de caja y bigotes también para distribución multimodal o solo para distribución unimodal?

13 distributions  data-visualization  boxplot 

Recientemente me he encontrado con la distribución bivariada de Poisson, pero estoy un poco confundido sobre cómo se puede derivar. La distribución está dada por: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} De lo que puedo deducir, el término θ0θ0\theta_{0} es una medida de correlación entre XXX …

13 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Acabo de tener un ataque de pánico (intelectual). Una variable aleatoria continua que sigue un uniforme en un intervalo cerrado U(a,b)U(a,b)U(a,b) : un concepto estadístico confortablemente familiar. Un rv uniforme continuo que tiene soporte sobre los reales extendidos (medio o entero): no es un rv propio, sino un concepto bayesiano …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform 

Después de centrar, se puede suponer que las dos mediciones x y −x son observaciones independientes de una distribución de Cauchy con función de densidad de probabilidad: 1f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞&lt;x&lt;∞1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ Muestre que si el MLE de θ es 0, pero si x …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

De acuerdo con The SAGE Encyclopedia of Social Science Research Methods ... [a] el efecto techo ocurre cuando una medida posee un límite superior distinto para posibles respuestas y una gran concentración de participantes puntúa en o cerca de este límite. La atenuación de escala es un problema metodológico que …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

No conozco ninguna distribución multimodal. ¿Por qué todas las distribuciones conocidas son unimodales? ¿Hay alguna distribución "famosa" que tenga más de un modo? Por supuesto, las mezclas de distribuciones son a menudo multimodales, pero me gustaría saber si existen distribuciones "no mixtas" que tengan más de un modo.

13 distributions  mode 

¿Por qué la distribución geométrica y la distribución hipergeométrica se denominan "geométrica" ​​e "hipergétrica" ​​respectivamente? ¿Es porque sus pmfs toman alguna forma especial? ¡Gracias!

13 distributions  terminology  history 

He leído sobre la prueba t de Student, pero parece funcionar cuando podemos suponer que las distribuciones originales se distribuyen normalmente. En mi caso, definitivamente no lo son. Además, si tengo 13 distribuciones, ¿debo hacer 13^2pruebas?

13 r  hypothesis-testing  distributions