Preguntas etiquetadas con distributions

Una distribución es una descripción matemática de probabilidades o frecuencias.

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¿Cómo encontrar cuando es una función de densidad de probabilidad?
¿Como puedo resolver esto? Necesito ecuaciones intermedias. Quizás la respuesta es .−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) es la función de densidad de probabilidad. Es decir, y \ lim \ limits_ {x \ to \ infty} F (x) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} …
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¿Qué proporción de distribuciones independientes da una distribución normal?
La relación de dos distribuciones normales independientes da una distribución de Cauchy. La distribución t es una distribución normal dividida por una distribución chi-cuadrado independiente. La relación de dos distribuciones chi-cuadrado independientes da una distribución F. ¿Estoy buscando una relación de distribuciones continuas independientes que proporcione una variable aleatoria normalmente …
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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …
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 
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Determinar automáticamente la distribución de probabilidad dado un conjunto de datos
Dado un conjunto de datos: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. Me gustaría determinar la distribución de probabilidad más adecuada (gamma, beta, normal, exponencial, poisson, chi-cuadrado, etc.) con una estimación de los parámetros. Ya estoy al tanto de la pregunta en el siguiente enlace, donde se proporciona una solución usando R: /programming/2661402/given-a-set-of-random-numbers-drawn-from-a- …
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Estimando la distribución a partir de datos
Tengo una muestra de datos generados Rpor rnorm(50,0,1), por lo que los datos obviamente adquieren una distribución normal. Sin embargo, Rno "conoce" esta información de distribución sobre los datos. ¿Existe algún método Rque pueda estimar de qué tipo de distribución proviene mi muestra? Si no, usaré la shapiro.testfunción y procederé …
12 r  distributions 
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¿Cuáles son las distribuciones en el cuadrante k-dimensional positivo con matriz de covarianza parametrizable?
Siguiendo la pregunta de zzk sobre su problema con las simulaciones negativas, me pregunto cuáles son las familias parametrizadas de distribuciones en el cuadrante k-dimensional positivo, para el cual se puede establecer la matriz de covarianza .Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Como se discutió con zzk , comenzar desde una distribución en y aplicar …
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