Preguntas etiquetadas con moments

Los momentos son resúmenes de las características de las variables aleatorias (por ejemplo, ubicación, escala). Úselo también para momentos fraccionarios.

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¿Por qué la media aritmética es menor que la media de distribución en una distribución logarítmica normal?
Entonces, tengo un proceso aleatorio que genera variables aleatorias distribuidas normalmente XXX. Aquí está la función de densidad de probabilidad correspondiente: Quería estimar la distribución de unos pocos momentos de esa distribución original, digamos el primer momento: la media aritmética. Para hacerlo, dibujé 100 variables aleatorias 10000 veces para poder …
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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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¿Es posible que dos variables aleatorias de la misma familia de distribución tengan la misma expectativa y varianza, pero diferentes momentos superiores?
Estaba pensando en el significado de familia a escala de ubicación. Entiendo que para cada miembro de una familia de escala de ubicación con parámetros ubicación y una escala , entonces la distribución de no depende de ningún parámetro y es igual para cada pertenece a esa familia.a b Z …
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Estimación robusta de curtosis?
Estoy usando el estimador habitual para la curtosis, , pero noto que incluso pequeños 'valores atípicos' en mi distribución empírica , es decir, pequeños picos lejos del centro, lo afectan enormemente. ¿Existe un estimador de curtosis que sea más robusto?K^=μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}
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Combinando dos matrices de covarianza
Estoy calculando la covarianza de una distribución en paralelo y necesito combinar los resultados distribuidos en gaussiano singular. ¿Cómo combino los dos? La interpolación lineal entre los dos casi funciona, si están distribuidos y dimensionados de manera similar. Wikipedia proporciona una forumla en la parte inferior para la combinación, pero …
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