Preguntas etiquetadas con distributions

Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Sean observaciones extraídas de una distribución de probabilidad desconocida (pero ciertamente asimétrica).{ x1, ... , xnorte}{X1,...,Xnorte}\{x_1,\ldots,x_N\} Me gustaría encontrar la distribución de probabilidad utilizando el enfoque KDE: Sin embargo, intenté usar un núcleo gaussiano, pero funcionó mal, ya que es simétrico. Por lo tanto, he visto que se han publicado …

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Digamos que estoy haciendo 10,000 lanzamientos de una moneda. Me gustaría saber la probabilidad de cuántas vueltas se necesitan para obtener 4 o más caras consecutivas seguidas. El recuento funcionaría de la siguiente manera, contaría una ronda sucesiva de lanzamientos siendo solo cabezas (4 cabezas o más). Cuando una cola …

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Usando wikipedia, encontré una manera de calcular la función de masa de probabilidad resultante de la suma de dos variables aleatorias de Poisson. Sin embargo, creo que el enfoque que tengo es incorrecto. Sean X1,X2X1,X2X_1, X_2 dos variables aleatorias de Poisson independientes con media λ1,λ2λ1,λ2\lambda_1, \lambda_2 y , donde y …

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Dadas dos variables aleatorias independientes X∼Gamma(αX,βX)X∼Gamma(αX,βX)X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_X,\beta_X) e Y∼Gamma(αY,βY)Y∼Gamma(αY,βY)Y\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_Y,\beta_Y) , ¿cuál es la distribución de la diferencia, es decir, D=X−YD=X−YD=X-Y ? Si el resultado no es conocido, ¿cómo haría para obtener el resultado?

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Tanto la función logística como la desviación estándar generalmente se denotan como σσ\sigma . Voy a usar σ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x)) y sss para la desviación estándar. Tengo una neurona logística con una entrada aleatoria cuya media μμ\mu y desviación estándar sss sé. Espero que la diferencia con respecto a la …

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Supongamos que tiene los registros de un servidor web. En estos registros tienes tuplas de este tipo: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Estas marcas de tiempo representan, por ejemplo, los clics de los usuarios. Ahora, user1visitará el sitio varias veces (sesiones) durante el mes, …

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Si tenemos dos variables aleatorias independientes X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p) y , ¿cuál es la función de masa de probabilidad de ?X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB Esto no es tarea para mí.

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Esto podría ser como las preguntas más tontas que se hayan hecho en este foro, pero habiendo recibido respuestas sólidas y significativas a una pregunta anterior, pensé que volvería a estirar mi suerte. He estado muy confundido durante algún tiempo sobre la importancia de las distribuciones estadísticas, especialmente en lo …

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Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

La distribución de Soliton es una distribución de probabilidad discreta sobre un conjunto con la función de masa de probabilidad{1,…,N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} Me gustaría usarlo como parte de una implementación de un código LT , idealmente en Python, donde hay disponible un generador uniforme …

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¿Hay un buen limita la distribución de como n va a \ infty , en el supuesto de que son iid distribuciones normales con varianza \ sigma ^ 2 .max ( X1, X2, . . . , Xnorte)max(X1,X2,...,Xnorte)\max( X_1,X_2,...,X_n) nortenorten∞∞\inftyσ2σ2\sigma^2 Es casi seguro que es un problema bien conocido con …

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Necesito dibujar números aleatorios de una distribución log-cauchy que tiene densidad: ¿Alguien puede ayudarme o señalarme un libro / documento que pueda mostrarme cómo?F( x ; μ , σ) = 1x πσ[ 1 + ( l n ( x ) - μσ)2].F(X;μ,σ)=1Xπσ[1+(lnorte(X)-μσ)2].f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{x\pi\sigma\left[1+\left(\frac{ln(x)-\mu}{\sigma}\right)^2\right]}.

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Estoy haciendo algunas estadísticas descriptivas de los rendimientos diarios de los índices bursátiles. Es decir, si y P 2 son los niveles del índice en el día 1 y el día 2, respectivamente, entonces l o g e ( P 2P1P1P_1P2P2P_2es el retorno que estoy usando (completamente estándar en la …

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¿Qué distribuciones son su propia transformada de Fourier además de la distribución normal y la distribución de arcoseno generalizada ?

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