Preguntas etiquetadas con quantiles

Necesito calcular cuartiles (Q1, mediana y Q3) en tiempo real en un gran conjunto de datos sin almacenar las observaciones. Primero probé el algoritmo P cuadrado (Jain / Chlamtac) pero no estaba satisfecho (demasiado uso de CPU y no me convenció la precisión al menos en mi conjunto de datos). …

13 quantiles  median  online 

Tengo información sobre las distribuciones de dimensiones antropométricas (como la envergadura de los hombros) para niños de diferentes edades. Para cada edad y dimensión, tengo media, desviación estándar. (También tengo ocho cuantiles, pero no creo que pueda obtener lo que quiero de ellos). Para cada dimensión, me gustaría estimar cuantiles …

13 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

Tengo una muestra ponderada, para la cual deseo calcular cuantiles. 1 Idealmente, donde los pesos son iguales (ya sea = 1 o no), los resultados serían consistentes con los de scipy.stats.scoreatpercentile()y R's quantile(...,type=7). Un enfoque simple sería "multiplicar" la muestra usando los pesos dados. Eso efectivamente da un ecdf localmente …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

Ahora estoy leyendo una nota sobre Bioestadística escrita por PMT Education, y noto las siguientes oraciones en la Sección 2.7: Un bebé nacido en el percentil 50 de masa es más pesado que el 50% de los bebés. Un bebé nacido en el percentil 25 de masa es más pesado …

11 mathematical-statistics  quantiles  definition 

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

La expansión Cornish-Fisher proporciona una forma de estimar los cuantiles de una distribución basada en momentos. (En este sentido, lo veo como un complemento de la Expansión de Edgeworth , que da una estimación de la distribución acumulativa basada en momentos). Me gustaría saber en qué situaciones preferiría la expansión …

11 distributions  quantiles  finance 

Me preguntaba dónde hay una fórmula general para relacionar el valor esperado de una variable aleatoria continua en función de los cuantiles del mismo rv. El valor esperado de rv se define como: E ( X ) = ∫ x d F X ( x ) y los cuantiles se …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression 

Estoy casi seguro de que ya he visto el siguiente resultado en las estadísticas, pero no puedo recordar dónde. Si es una variable aleatoria positiva y entonces cuando , donde es el cdf de .XXXE(X)&lt;∞E(X)&lt;∞\mathbb{E}(X)<\inftyεF−1(1−ε)→0εF−1(1−ε)→0\varepsilon F^{-1}(1-\varepsilon) \to 0ε→0+ε→0+\varepsilon\to 0^+FFFXXX Esto es fácil de ver geométricamente usando la igualdad y considerando …

10 references  quantiles  cdf  moments 

Tengo que crear gráficos (similares a los gráficos de crecimiento) para niños de 5 a 15 años (solo 5,6,7, etc.; no hay valores fraccionarios como 2.6 años) para una variable de salud que no sea negativa, continua y en el rango de 50-150 (con solo unos pocos valores fuera de …

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model 

Estoy interesado en la definición de cuartil que generalmente se usa cuando estás en estadísticas básicas. Tengo un libro de tipo Stat 101 y solo da una definición intuitiva. "Aproximadamente una cuarta parte de los datos cae en o debajo del primer cuartil ..." Pero, da un ejemplo donde calcula …

10 excel  quantiles 

¿Alguien sabe de una función o paquete R que pueda ayudarme a convertir los puntajes z en puntajes porcentuales? El objetivo final es clasificar o clasificar a un grupo de encuestados en cuatro categorías en función de la altura de sus puntajes z (20% puntajes más bajos, 30%, 30%, 20% …

10 r  quantiles  change-scores 

Creí que los diagramas de caja a continuación podrían interpretarse como "la mayoría de los hombres son más rápidos que la mayoría de las mujeres" (en este conjunto de datos), principalmente porque el tiempo promedio de los hombres fue menor que el tiempo promedio de las mujeres. Pero el curso …

9 quantiles  histogram  boxplot  eda 

Si doy dos cuantiles y sus ubicaciones correspondientes (cada uno) en el intervalo abierto , ¿siempre puedo encontrar parámetros de una distribución beta que tenga esos cuantiles en las ubicaciones especificadas?(q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2)(l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2)(0,1)(0,1)(0,1)

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution 

Antecedentes: tengo una muestra que quiero modelar con una distribución de cola pesada. Tengo algunos valores extremos, de modo que la difusión de las observaciones es relativamente grande. Mi idea era modelar esto con una distribución generalizada de Pareto, y así lo he hecho. Ahora, el cuantil de 0.975 de …

9 confidence-interval  quantiles  asymptotics  order-statistics 

Supongamos NNN variables aleatorias independientes para las cuales los cuantiles en algún nivel específico se conocen a través de la estimación de los datos: , ..., . Ahora definamos la variable aleatoria como la suma . ¿Hay alguna manera de calcular el valor del cuantil de la suma en el …

9 quantiles