Preguntas etiquetadas con distributions

Creo que es una distribución de probabilidad, dondep [ x ]pags[X]p[x] p [ x ] = 1π( 1 + x2)pags[X]=1π(1+X2)\begin{equation} p[x] = \frac{1}{\pi (1+x^2)} \end{equation} ya que es positivo en todas partes y se integra a 1 en - ∞ , ∞-∞,∞-\infty, \infty . La media es 0 por simetría, …

9 distributions  standard-deviation 

¿Cómo muestra que el punto de los promedios (x, y) se encuentra en la línea de regresión estimada?

9 distributions  regression  proof  self-study 

Esta publicación dice Se utiliza un PDF para especificar la probabilidad de que la variable aleatoria caiga dentro de un rango particular de valores, en lugar de tomar cualquier valor. ¿Es verdad? Este es el PDF de la distribución normal estándar. φ(x)=12π−−√e−x2/2φ(x)=12πe−x2/2\varphi(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} conecte x = 0 en …

9 distributions  terminology 

En los comentarios debajo de una publicación mía , Glen_b y yo estábamos discutiendo cómo las distribuciones discretas necesariamente tienen una media y una varianza dependientes. Para una distribución normal tiene sentido. Si te digo , no tienes ni idea de qué , y si te digo , no tienes …

9 distributions  variance  mean  independence  moments 

Deje . Sabemos que y . ¿Esto implica que la media de la muestra y la varianza de la muestra son dependientes entre sí? ¿O simplemente significa que la varianza de la población se puede escribir en función de la media de la población ?X∼Binomial(n,p)X∼siyonorteometroyounal(norte,pags)X\sim\mathrm{Binomial}(n,p)E[X]=npmi[X]=nortepags\mathrm{E}[X]=npVar[X]=np(1−p)Vunar[X]=nortepags(1-pags)\mathrm{Var}[X]=np(1-p)x¯X¯\bar xs2s2s^2

9 distributions  binomial  independence 

Es bien sabido que dada una variable aleatoria de valor real con pdf , la media de (si existe) se encuentra por XXXfffXXXE[X]=∫Rxf(x)dx.E[X]=∫Rxf(x)dx.\begin{equation} \mathbb{E}[X]=\int_{\mathbb{R}}x\,f(x)\,\mathrm{d}x\,. \end{equation} Pregunta general: Ahora, si uno no puede resolver la integral anterior en forma cerrada, pero simplemente desea determinar si la media existe y es finita, …

9 distributions  mathematical-statistics  expected-value 

Tengo la siguiente pregunta a mano: Supongamos que son variables aleatorias iid que siguen a Unif . ¿Cuál es la distribución condicional de dada ?U,VU,VU,V(0,1)(0,1)(0,1)UUUZ:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) Traté de escribir Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot V+(1-\Bbb{I})\cdot U donde I={10U<VU>VI={1U<V0U>V\Bbb{I}=\begin{cases}1&U;V\end{cases} Pero no estoy llegando a ninguna parte.

9 probability  distributions  uniform  conditioning 

¿Cómo calcular la media, la varianza, la mediana, la desviación estándar y el modo de distribución? Si genero números al azar que forman la distribución normal, he especificado la media como m=24.2desviación estándar como sd=2.2: > dist = rnorm(n=1000, m=24.2, sd=2.2) Entonces puedo hacer lo siguiente: Media: > mean(dist) [1] …

9 r  distributions  mean 

Sabemos que si , entonces donde es la función Digamma ¿Hay una forma fácil para ?p∼Beta(α,β)p∼Beta(α,β)p \sim Beta(\alpha, \beta)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β)E[ln⁡p]=ψ(α)−ψ(α+β) \mathbb{E}[\ln p] = \psi(\alpha) - \psi(\alpha + \beta) ψ(.)ψ(.)\psi(.)E[ln(1−p)]E[ln⁡(1−p)] \mathbb{E}[\ln (1-p)]

9 probability  distributions  beta-distribution 

Estoy tratando de cuantificar el grado de inflación (es decir, cómo se ajustan mejor los puntos de datos observados a los esperados). Una forma es mirar el gráfico QQ. Pero me gustaría calcular algún indicador numérico para la inflación, lo que significa qué tan bien se ajusta lo observado a …

9 probability  distributions  qq-plot 

R en acción (Kabacoff, 2011) sugiere la siguiente rutina para evaluar la sobredispersión en una regresión logística: Ajustar regresión logística usando distribución binomial: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(), data=iris) Ajuste de regresión logística usando distribución cuasibinomial: model_overdispersed <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=quasibinomial(), data=iris) Use chi-cuadrado para probar la sobredispersión: …

9 r  regression  distributions  logistic  overdispersion 

Necesito encontrar una clase de distribución simétrica de baja curtosis, que incluya la distribución gaussiana uniforme, triangular y normal. La distribución de Irwin-Hall (suma del uniforme estándar) ofrece esta característica, pero no trata las órdenes enteras . Sin embargo, si simplemente resume de manera independiente, por ejemplo, 2 uniformes estándar …

9 distributions  pdf  uniform  cdf 

Estoy haciendo estas preguntas para aclaraciones sobre los términos entre "distribución nula" y "distribución de muestreo". Encuentro que cuando alguien dice distribución nula , en realidad significan lo mismo que cuando otros dicen distribución de muestreo . En este artículo de prueba de hipótesis [1], puede ver la siguiente descripción …

9 hypothesis-testing  distributions  sampling 

Dejar U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_n ser nnn iid variables aleatorias uniformes discretas en (0,1) y sus estadísticas de orden sean U(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)}. Definir Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)} para i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, n con U0=0U0=0U_0=0. Estoy tratando de averiguar la distribución conjunta de UiUiU_i's y su distribución marginal y posiblemente sus primeros momentos. ¿Alguien puede …

9 probability  distributions  order-statistics  joint-distribution 

Generalmente hay muchas distribuciones conjuntas consistentes con un conjunto conocido de distribuciones marginales .P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n)fi(xi)=P(Xi=xi)fi(xi)=P(Xi=xi)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) De estas distribuciones conjuntas, ¿el producto formado tomando el producto de los marginales el que tiene la mayor entropía?∏ifi(xi)∏ifi(xi)\prod_i f_i(x_i) Ciertamente creo que …

9 distributions  joint-distribution  marginal  maximum-entropy