Preguntas etiquetadas con distributions

No soy matemático. He buscado en Internet sobre KL Divergence. Lo que aprendí es que la divergencia KL mide la información perdida cuando aproximamos la distribución de un modelo con respecto a la distribución de entrada. Los he visto entre dos distribuciones continuas o discretas. ¿Podemos hacerlo entre continuo y …

12 distributions  mathematical-statistics  kullback-leibler 

Si sigue una distribución de Cauchy, entonces Y = ˉ X = 1XXXtambién sigue exactamente la misma distribución queX; vereste hilo.Y= X¯= 1norte∑nortei = 1XyoY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX ¿Esta propiedad tiene un nombre? ¿Hay alguna otra distribución para la que esto sea cierto? EDITAR Otra forma de …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

Estoy tratando de probar la afirmación: Si e Y ∼ N ( 0 , σ 2 2 ) son variables aleatorias independientes,X∼N(0,σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y∼N(0,σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) entonces también es una variable aleatoria normal.XYX2+Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} Para el caso especial (digamos), tenemos el resultado bien conocido de que X Yσ1=σ2=σσ1=σ2=σ\sigma_1=\sigma_2=\sigmasiempre queXeYseanvariablesN(0,σ2)independientes. De hecho, se sabe más generalmente …

11 self-study  distributions  mathematical-statistics  normal-distribution  random-variable 

Sé cómo generar una secuencia con media . Por ejemplo, en Matlab, si quiero generar una secuencia de longitud , es:0 ± 1 10000±1±1\pm 1000±1±1\pm 1100001000010000 2*(rand(1, 10000, 1)<=.5)-1 Sin embargo, ¿cómo generar una secuencia con una media de , es decir, con siendo ligeramente preferido?0.05 1±1±1\pm 10.050.050.05111

11 distributions  sampling  random-generation 

¿Hay alguna distribución continua expresable en forma cerrada, cuya media es tal que la media geométrica de las muestras es un estimador imparcial para esa media? Actualización: Acabo de darme cuenta de que mis muestras tienen que ser positivas (o de lo contrario la media geométrica puede no existir), por …

11 distributions  geometric-mean 

Estoy tratando de entender por qué la suma de dos (o más) variables aleatorias lognormales se aproxima a una distribución lognormal a medida que aumenta el número de observaciones. He buscado en línea y no he encontrado ningún resultado al respecto. Claramente, si e Y son variables lognormales independientes, entonces …

11 distributions  lognormal  convolution  sum 

Pregunta: ¿cómo se ve una distribución binomial bivariada en el espacio tridimensional? A continuación se muestra la función específica que me gustaría visualizar para varios valores de los parámetros; a saber, , y .p 1 p 2nortennpag1p1p_{1}pag2p2p_{2} F( x1, x2) = n !X1! X2!pagX11pagX22,X1+ x2= n ,pag1+ p2= 1.f(x1,x2)=n!x1!x2!p1x1p2x2,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x_{1},x_{2}) = …

11 probability  data-visualization  binomial  discrete-data  distributions 

Lo siguiente es un extracto de la Introducción a las estadísticas bayesianas de Bolstad . Para todos los expertos, esto puede ser trivial, pero no entiendo cómo el autor concluye que no tenemos que hacer ninguna integración para calcular la probabilidad posterior de algún valor de . Entiendo la segunda …

11 distributions  bayesian  beta-distribution  conjugate-prior 

Si se realizan 20 ensayos independientes de Bernoulli, cada uno con una probabilidad diferente de éxito y, por lo tanto, de fracaso. ¿Cuál es la probabilidad de que exactamente n de los 20 ensayos haya tenido éxito? ¿Existe una mejor manera de calcular estas probabilidades en lugar de simplemente sumar …

11 probability  distributions  bernoulli-distribution  poisson-binomial 

Identifiqué varios lugares en los libros de texto donde el GLM se describe con 5 distribuciones (a saber, gamma, gaussiano, binomial, gaussiano inverso y Poisson). Esto también se ejemplifica en la función familiar en R. Ocasionalmente me encuentro con referencias al GLM donde se incluyen distribuciones adicionales ( ejemplo ). …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

Obviamente tengo una distribución de valores bimodal, que busco ajustar. Los datos pueden ajustarse bien con 2 funciones normales (bimodal) o con 3 funciones normales. Además, hay una razón física plausible para ajustar los datos con 3. Cuantos más parámetros se introduzcan, más perfecto será el ajuste, ya que con …

11 distributions  normal-distribution  model-selection  overfitting 

Me acaban de presentar la distribución Tweedie (vea esto o esto ) pero me cuesta encontrar cuál es la función de enlace para un modelo lineal generalizado Tweedie. Pensamientos?

11 distributions  generalized-linear-model  tweedie-distribution 

Un recordatorio tradicional en las estadísticas es "la falta de correlación no implica independencia". Por lo general, este recordatorio se complementa con la afirmación psicológicamente relajante (y científicamente correcta) "cuando, sin embargo, las dos variables se distribuyen normalmente de manera conjunta , la falta de correlación implica independencia". Puedo aumentar …

11 probability  distributions  correlation  mathematical-statistics  independence 

Tengo un conjunto de datos que contiene la cantidad de acciones realizadas por individuos en el transcurso de 7 días. La acción específica no debería ser relevante para esta pregunta. Aquí hay algunas estadísticas descriptivas para el conjunto de datos: RangoMediaDiferenciaNumero de observaciones0 - 77218,22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

Encontré esta distribución en un juego de computadora y quería aprender más sobre su comportamiento. Viene de la decisión de si un determinado evento debe ocurrir después de un número determinado de acciones del jugador. Los detalles más allá de esto no son relevantes. Parece aplicable a otras situaciones, y …

11 probability  distributions  survival  discrete-data