Preguntas etiquetadas con distributions

Suponga que una distribución multivariada sobre tiene una matriz de covarianza singular. ¿Podemos concluir que no tiene una función de densidad?RnorteRn\mathbb R^n Por ejemplo, es el caso de la distribución normal multivariada, pero no estoy seguro de si es cierto para todas las demás distribuciones multivariadas. Esta es, creo, una …

8 distributions  mathematical-statistics  covariance 

Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …

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Básicamente estoy aprendiendo sobre la asignación de Dirichlet latente. Estoy viendo un video aquí: http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/ y me quedé atrapado en el minuto 45 cuando comenzó a explicar sobre el muestreo de la distribución. También intenté consultar un libro de aprendizaje automático que no tiene una introducción detallada sobre la distribución …

8 probability  distributions  sampling  dirichlet-distribution 

Deje que e sean dos variables aleatorias independientes con sus respectivos archivos PDF:XXXYYY f(x;θi)={1θie−x/θi0&lt;x&lt;∞,0&lt;θi&lt;∞0elsewheref(x;θi)={1θie−x/θi0&lt;x&lt;∞,0&lt;θi&lt;∞0elsewheref \left(x;\theta_i \right) =\begin{cases} \frac{1}{\theta_i} e^{-x/ {\theta_i}} \quad 0<x<\infty, 0<\theta_i< \infty \\ 0 \quad \text{elsewhere} \end{cases} para . Se extraen dos muestras independientes para probar contra de los tamaños y de estas distribuciones. Necesito mostrar que el …

8 distributions  self-study  likelihood-ratio 

He construido un modelo de regresión logística en R y, aunque el resultado parece ser satisfactorio hasta cierto punto, hay una pregunta que no he podido abordar. No estoy seguro de si mi enfoque es correcto. Sé que el propósito general del modelo logístico es predecir la probabilidad de éxito …

8 probability  distributions  logistic  binomial 

Estoy estudiando dos poblaciones geográficamente aisladas de la misma especie. Al inspeccionar las distribuciones, veo que ambas son bimodales (hay cierta estacionalidad en su ocurrencia), pero los picos en una población son mucho más altos y mucho más estrechos (es decir, la variación de los picos locales es menor). ¿Qué …

8 distributions  statistical-significance  variance 

Por ejemplo, el estadístico de prueba calculado para la prueba ANOVA se compara con una distribución F, mientras que un medio de comparación de prueba t compara el estadístico de prueba con una distribución t.

8 hypothesis-testing  distributions 

Quiero calcular los errores estándar de una distribución hiperbólica ajustada. En mi notación, la densidad viene dada por Estoy usando el paquete HyperbolicDistr en R. Calculo los parámetros mediante el siguiente comando:H(l;α,β,μ,δ)=α2−β2−−−−−−√2αδK1(δα2−β2−−−−−−√)exp(−αδ2+(l−μ)2−−−−−−−−−−√+β(l−μ))H(l;α,β,μ,δ)=α2−β22αδK1(δα2−β2)exp(−αδ2+(l−μ)2+β(l−μ))\begin{align*} H(l;\alpha,\beta,\mu,\delta)&=\frac{\sqrt{\alpha^2-\beta^2}}{2\alpha \delta K_1 (\delta\sqrt{\alpha^2-\beta^2})} exp\left(-\alpha\sqrt{\delta^2+(l-\mu)^2}+\beta(l-\mu)\right) \end{align*} hyperbFit(mydata,hessian=TRUE) Esto me da una parametrización incorrecta. Lo cambio a mi parametrización …

8 distributions  standard-error  fitting  delta-method 

La media muestral es el estimador de máxima verosimilitud de para una distribución normal . La mediana de la muestra es el estimador de máxima verosimilitud de para una distribución de Laplace (también llamada distribución exponencial doble).μμ\muNormal ( μ , σ)Normal(μ,σ)\text{Normal}(\mu,\sigma)metromm Laplace ( m , s )Laplace(m,s)\text{Laplace}(m,s) ¿Existe una distribución …

8 distributions  maximum-likelihood  trimmed-mean 

Tengo una pregunta que me ocupa por un tiempo. La prueba de entropía se usa a menudo para identificar datos cifrados. La entropía alcanza su máximo cuando los bytes de los datos analizados se distribuyen uniformemente. La prueba de entropía identifica datos cifrados, porque estos datos tienen una distribución uniforme, …

8 distributions  hypothesis-testing  chi-squared  entropy  compression 

Quiero calcular el parámetro de la distribución exponencial partir de una población de muestra sacada de esta distribución en condiciones sesgadas. Hasta donde sé, para una muestra de n valores, el estimador habitual es . Sin embargo, mi muestra está sesgada de la siguiente manera:λλ\lambdami- λ xe−λxe^{-\lambda x}λ^=norte∑Xyoλ^=n∑xi\hat{\lambda} = \frac{n}{\sum …

8 distributions  estimation  bias  unbiased-estimator  exponential 

Estoy interesado en una familia de distribuciones multivariadas que puede verse como una generalización de la distribución normal multivariada, en la medida en que se definen por un valor de expectativa y una matriz de covarianza , más una función monótonamente decreciente tal que la densidad es donde es la …

8 distributions  classification  normal-distribution  multivariate-analysis 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Estoy ejecutando la simulación en un modelo lineal. Obtengo 1000 resultados y los resultados se colocan en un gráfico de densidad. Entiendo que xaxis es la variable dependiente y yaxis representa la densidad del núcleo. Yaxis está en números decimales como de 0 a 0.15. ¿Cómo les explico esto a …

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Para estadísticas de prueba discretas, la distribución de los correspondientes pagsppEl valor es discreto y estocásticamente mayor que la distribución uniforme. Por lo tanto, la prueba de hipótesis correspondiente basada en el valor p (rechazar si el valor p es menor que 0.05, por ejemplo) siempre es conservadora en el …

8 distributions  statistical-significance  hypothesis-testing  discrete-data