Preguntas etiquetadas con distributions

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

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Espero que este se explique por sí mismo, pero avíseme si algo no está claro: ¿hay una versión multivariada de la distribución Weibull?

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He leído varios artículos y extractos de libros que explican cómo elegir un buen número de intervalos (bins) para el histograma de un conjunto de datos, pero me pregunto si hay un número máximo de intervalos basado en el número de puntos en un conjunto de datos o algún otro …

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Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

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En ecología, a menudo usamos la ecuación de crecimiento logístico: Nt=KN0ertK+N0ert−1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} o Nt=KN0N0+(K−N0)e−rtNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} donde es la capacidad de carga (densidad máxima alcanzada), N 0 es la densidad inicial, r es la tasa …

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Muchas de las preguntas que publiqué en SE en el último mes han tenido como objetivo ayudarme a resolver este problema en particular. Todas las preguntas han sido respondidas, pero todavía no puedo encontrar una solución. Entonces, pensé que debería preguntar el problema que estoy tratando de resolver directamente. Sea …

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Hay muchas preguntas (como esta ) sobre cierta ambigüedad con la fórmula bayesiana en caso continuo. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} A menudo, la confusión surge del hecho de que la definición de distribución condicional se explica como siendo función de la dada un fijo .f(variable|parameter)f(variable|parameter)f(variable …

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Deje que y sean variables aleatorias exponenciales independientes y distribuidas idénticamente con rate . Deje .X1X1X_1X2X2X_2λλ\lambdaS2=X1+X2S2=X1+X2S_2 = X_1 + X_2 P: Muestre que tiene PDF .S2S2S_2FS2( x ) =λ2Xmi- λ x,x ≥ 0fS2(x)=λ2xe−λx,x≥0f_{S_2}(x) = \lambda^2 x \text{e}^{-\lambda x},\, x\ge 0 Tenga en cuenta que si los eventos ocurrieron de acuerdo …

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La figura a continuación (Figura 1 de la página 646 de este artículo ) compara los valores observados con los valores esperados bajo la distribución de Poisson. Luego ejecuta una prueba de ji cuadrado para ver si los valores observados difieren de los valores esperados en la distribución de Poisson. …

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Tengo una muestra que es un vector con 220 números. Aquí hay un enlace a un histograma de mis datos. . Y deseo verificar si mis datos se ajustan a una distribución de Pareto, pero no quiero ver gráficos QQ con esa distribución, pero necesito una respuesta exacta con el …

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En este momento estoy lidiando con muchas distribuciones, por ejemplo, FFF, ttt, χ2χ2\chi^2. Me preguntaba por qué estos grados de libertad significan distribuciones como la F(m,n)F(m,n)F(m,n) ¿distribución?

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Como se explica en esta página de Wikipedia , si dos variables aleatorias X e Y no están correlacionadas y normalmente se distribuyen conjuntamente, entonces son estadísticamente independientes. Sé cómo verificar si X e Y están correlacionados, pero no tengo idea de cómo verificar si están distribuidos normalmente de manera …

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¿Existe una distribución que se asemeje a la distribución gaussiana (normal), pero tal que su densidad de probabilidad no sea cero solo en un segmento definido. La pregunta surgió cuando traté de modelar la 'propagación de bala' dentro de un círculo. La distribución gaussiana funciona bien, pero siempre existe la …

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La función de densidad de probabilidad de una distribución uniforme (continua) se muestra arriba. El área bajo la curva es 1, lo que tiene sentido ya que la suma de todas las probabilidades en una distribución de probabilidad es 1. Formalmente, la función de probabilidad anterior (f (x)) se puede …

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Sea una muestra aleatoria de la distribución gamma .G a m m a ( α , β )X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Sea y la media muestral y la varianza muestral, respectivamente. S2X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Luego pruebe o refute que y son independientes. S2/ ˉ X 2X¯X¯\bar{X}S2/ X¯2S2/X¯2S^2/\bar{X}^2 Mi intento: desde , debemos verificar la independencia …

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