Preguntas etiquetadas con lognormal

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Tengo los valores medios y medianos para una muestra extraída de una distribución lognormal. Tenga en cuenta que esta no es la media y la mediana de los registros de la variable, aunque, por supuesto, puedo calcular los registros de la media y la mediana. ¿Existe una solución de forma …

8 estimation  mean  lognormal  median  parameterization 

Estoy tratando de calcular la expectativa para arbitraria (para la expectativa es infinita) si está distribuido de forma lognormalmente, es decir, .E[ecX]E[ecX]E[e^{cX}]c&lt;0c&lt;0c<0c&gt;0c&gt;0c>0XXXlog(X)∼N(μ,σ)log⁡(X)∼N(μ,σ)\log(X) \sim N(\mu, \sigma) Mi idea era escribir la expectativa como una integral, pero no vi cómo proceder: E[ecX]=12σπ−−−√∫∞01xexp(cx−(logx−μ)22σ2)dxE[ecX]=12σπ∫0∞1xexp⁡(cx−(log⁡x−μ)22σ2)dxE[e^{cX}] = \frac{1}{\sqrt{2\sigma\pi}}\int_0^\infty \frac{1}{x}\exp\left(cx - \frac{(\log x - \mu)^2}{2\sigma^2}\right)dx También probé …

8 self-study  distributions  expected-value  lognormal  moments 

Tengo los resultados de un metanálisis de 10 estudios que informan una relación de probabilidad de efectos aleatorios combinados (calculada usando el método de Woolf) y un intervalo de confianza del 95% de un evento que ocurre en un grupo en relación con otro: OR=7.1 (95% CI 4.4−11.7)OR=7.1 (95% CI …

8 confidence-interval  standard-deviation  lognormal 

Yo mismo siempre usaría la media geométrica para estimar una mediana lognormal. Sin embargo, en el mundo de la industria, a veces usar la mediana de la muestra da mejores resultados. Por lo tanto, la pregunta es, ¿existe un rango / punto de corte a partir del cual la mediana …

8 median  unbiased-estimator  lognormal 

Tengo un conjunto variable de respuestas que se expresan como un intervalo, como la muestra a continuación. &gt; head(left) [1] 860 516 430 1118 860 602 &gt; head(right) [1] 946 602 516 1204 946 688 donde izquierda es el límite inferior y derecha es el límite superior de la respuesta. …

8 r  maximum-likelihood  likelihood  lognormal  interval-censoring 

Tengo una aplicación para la que necesito una aproximación a la suma lognormal pdf para usar como parte de una función de probabilidad. La distribución de suma lognormal no tiene forma cerrada, y hay un montón de artículos en revistas de procesamiento de señales sobre diferentes aproximaciones. He estado usando …

8 r  lognormal