Preguntas etiquetadas con distributions

En Wikidata es posible vincular distribuciones de probabilidad (como todo lo demás) en una ontología, por ejemplo, que la distribución t es una subclase de la distribución t no central, ver, por ejemplo, https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/?property=P279&item=Q209675&iterations=3&limit=3 Existen varios casos limitantes, por ejemplo, cuando los grados de libertad en la distribución t llegan …

10 distributions  normal-distribution  dirac-delta 

Si X∼ U( a , b )X∼U(una,si)X \sim U(a, b) e Y∼ U( a , X)Y∼U(una,X)Y \sim U(a, X) , ¿puedo decir que Y∼ U( a , b ) ?Y∼U(una,si)?Y \sim U(a, b)? Estoy hablando de distribuciones uniformes continuas con límites [ a , b ][una,si][a, b] . Se apreciará …

10 uniform  distributions 

En la literatura de aprendizaje automático, para representar una distribución de probabilidad, a menudo se usa la función softmax. ¿Hay alguna razón para esto? ¿Por qué no se usa otra función?

10 machine-learning  distributions  softmax 

Sea una muestra de variables aleatorias exponenciales iid con media , y sea las estadísticas de orden de esta muestra. Deje .X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i DefinirSe puede demostrar que cada también es exponencial, con media .Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq n-1\,. WiWiW_iβi=βn−iβi=βn−i\beta_i=\frac{\beta}{n-i} Pregunta: ¿Cómo …

10 probability  distributions  exponential  order-statistics 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Estoy tirando un dado justo. Cada vez que obtengo un 1, 2 o 3, escribo un '1'; cada vez que obtengo un 4 escribo un '2'; cada vez que obtengo un 5 o un 6, escribo un '3.' Sea NNN el número total de lanzamientos que necesito para que …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

En física o mecánica matemática, a partir de una posición basada en el tiempo , se obtienen tasas de cambio a través de derivadas con respecto al tiempo: velocidad, aceleración, tirón (3er orden), rebote (4to orden).x ( t )x(t)x(t) Algunos ya han propuesto snap, crackle, pop para derivados hasta el …

10 distributions  terminology  moments  notation  history 

En una configuración binomial, la variable aleatoria, X, que da el número de éxitos se distribuye binomialmente. La proporción de la muestra se puede calcular como dondenes el tamaño de su muestra. Mi libro de texto dice queXnorteXn\frac{X}{n}nortenn Esta proporción no tiene una distribución binomial. sin embargo desde es simplemente …

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Dadas dos distribuciones continuas FXFX\mathcal{F}_X y , no me queda claro si la relación de dominio convexo entre ellas:FYFY\mathcal{F}_Y ( 0 )FX&lt;CFY(0 0)FX&lt;CFY(0)\quad \mathcal{F}_X <_c \mathcal{F}_Y implica que ( 1 )F- 1Y( q) ≤ F- 1X( q) ,∀ q∈ [ 0.5 , 1 ](1)FY-1(q)≤FX-1(q),∀q∈[0.5 0.5,1](1)\quad F_Y^{-1}(q) \leq F_X^{-1}(q),\quad \forall q\in[0.5,1] …

10 probability  probability-inequalities  distributions 

Las distribuciones estables son invariables bajo convoluciones. ¿Qué subfamilias de las distribuciones estables también están cerradas bajo multiplicación? En el sentido de que si y , entonces la función de densidad de probabilidad del producto, (hasta una constante de normalización) también pertenece a ?f ∈ F g ∈ F f …

10 distributions  convolution  stable-distribution 

Sea cualquier distribución con media definida, y desviación estándar, . El teorema del límite central dice que converge en la distribución a una distribución normal estándar. Si reemplazamos por la desviación estándar de muestra , ¿hay un teorema que indique que converge en la distribución a una distribución t? Ya …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

Después del quemado, ¿podemos usar directamente las iteraciones de MCMC para la estimación de densidad, como trazar un histograma o una estimación de densidad del núcleo? Mi preocupación es que las iteraciones de MCMC no son necesariamente independientes, aunque a lo sumo están distribuidas de manera idéntica. ¿Qué sucede si …

10 distributions  mcmc  asymptotics 

Digamos que tengo el siguiente modelo: Poisson ( λ ) ∼ { λ1λ2si t &lt; τsi t ≥ τPoisson(λ)∼{λ1if t&lt;τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} Y deduzco los datos posteriores para y muestran a continuación a …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

Cruce la publicación de mi pregunta de mathoverflow para encontrar algunas estadísticas de ayuda específica. Estoy estudiando un proceso físico que genera datos que se proyecta muy bien en dos dimensiones con valores no negativos. Cada proceso tiene una pista (proyectada) de puntos - ; vea la imagen a continuación.yXXxyyy …

10 distributions  modeling  predictive-models  fitting  curve-fitting 

Estaba leyendo la discusión en Hacker News sobre el uso de la desviación estándar en lugar de otras métricas, como la desviación media absoluta. Entonces, si siguiéramos el principio de máxima entropía, ¿con qué tipo de distribución usaríamos si solo supiéramos la media de la distribución y la desviación absoluta …

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Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para el Modelo 1 …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc