Preguntas etiquetadas con pdf

Considere un gráfico geométrico aleatorio infinito en el que las ubicaciones de los nodos siguen un proceso de punto de Poisson con densidad y los bordes se colocan entre los nodos que están más cerca que d . Por lo tanto, la longitud de los bordes sigue el siguiente PDF:ρρ\rhoredd …

10 probability  stochastic-processes  pdf  asymptotics  graph-theory 

Frecuentemente surge en las ciencias sociales que las variables que deberían distribuirse de alguna manera, digamos normalmente, terminan teniendo una discontinuidad en su distribución alrededor de ciertos puntos. Por ejemplo, si hay puntos de corte específicos como "pasar / fallar" y si estas medidas están sujetas a distorsión, puede haber …

10 normal-distribution  pdf 

Estoy trabajando en una función de Monte Carlo para valorar varios activos con rendimientos parcialmente correlacionados. Actualmente, acabo de generar una matriz de covarianza y alimentar la rmvnorm()función en R. (Genera valores aleatorios correlacionados). Sin embargo, al observar las distribuciones de los rendimientos de un activo, normalmente no se distribuye. …

10 mcmc  monte-carlo  pdf 

Estoy haciendo una estimación de densidad de Kernel, con un conjunto de puntos ponderados (es decir, cada muestra tiene un peso que no es necesario), en N dimensiones. Además, estas muestras están solo en un espacio métrico (es decir, podemos definir una distancia entre ellas) pero nada más. Por ejemplo, …

10 pdf  smoothing  kernel-smoothing 

Deseo probar algunas de mis ideas que creo que son mejores que cualquier cosa que haya visto. Podría estar equivocado, pero me gustaría probar mis ideas y vencer mis dudas con observaciones más ciertas. Lo que he estado pensando hacer es lo siguiente: Definir analíticamente un conjunto de distribuciones. Algunos …

10 hypothesis-testing  estimation  pdf  kernel-smoothing  model-evaluation 

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 …

10 r  distributions  pdf  ecology 

Desarrollé un estimador de densidad de kernel simple en Java, basado en unas pocas docenas de puntos (tal vez hasta cien) y una función de kernel gaussiana. La implementación me da el PDF y el CDF de mi distribución de probabilidad en cualquier momento. Ahora me gustaría implementar un método …

10 sampling  pdf  kde 

¿Es posible hacer que el PDF de la diferencia de dos iid rv se vea como un rectángulo (en lugar de, digamos, el triángulo que obtenemos si los rv se toman de la distribución uniforme). es decir, ¿es posible que el PDF f de jk (para dos iid rv tomados …

9 random-variable  pdf  iid 

Un pdf generalmente se escribe como , donde la minúscula se trata como una realización o resultado de la variable aleatoria que tiene ese pdf. Del mismo modo, un cdf se escribe como , que tiene el significado . Sin embargo, en algunas circunstancias, como la definición de la función …

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

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 

Tengo datos de accidentes automovilísticos por hora del día. Como era de esperar, son altas en la mitad del día y alcanzan su punto máximo en la hora pico. geom_density predeterminado de ggplot2 lo suaviza muy bien Un subconjunto de los datos, para los accidentes relacionados con la bebida, es …

9 r  pdf  kernel-smoothing  splines 

En el contexto de la inferencia basada en la probabilidad, he visto alguna notación sobre los parámetros de interés que he encontrado un poco confusa. Por ejemplo, notación como y .pθ(x)pθ(x)p_{\theta}(x)Eθ[S(θ)]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] ¿Cuál es el significado del parámetro ( ) en la notación de subíndice anterior? En otras palabras, ¿cómo …

9 expected-value  pdf  likelihood  notation 

Supongamos que tenemos una variable aleatoria distribuida como y distribuida como , donde significa distribución uniforme en el intervalo . U [ 0 , 1 ] X 2 U [ 0 , X 1 ] U [ a , b ] [ a , b ]X1X1X_1U[0,1]U[0,1]U[0,1]X2X2X_2U[0,X1]U[0,X1]U[0,X_1]U[a,b]U[a,b]U[a,b][a,b][a,b][a,b] Pude calcular el pdf …

8 pdf  marginal  joint-distribution 

A continuación se muestra un histograma de algunos datos, los contenedores son enteros y los otros parámetros son irrelevantes. Como puede ver, parece haber dos distribuciones normales separadas pero superpuestas para números pares e impares. La probabilidad de ser un número par es 1/3, del mismo modo 2/3 para un …

8 distributions  normal-distribution  pdf  terminology  histogram