Preguntas etiquetadas con random-variable

Dadas las variables aleatorias normales y con coeficiente de correlación , ¿cómo encuentro la correlación entre las siguientes variables aleatorias lognormales e ?X 2 ρ Y 1 Y 2X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Ahora, si X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 y …

16 correlation  random-variable  lognormal 

¿Hay alguna distribución para dos variables aleatorias iid donde la distribución conjunta de X - Y es uniforme sobre el soporte [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

¿Cómo puedo generar series de tiempo binarias tales que: Se especifica la probabilidad promedio de observar 1 (digamos 5%); ¿Probabilidad condicional de observar 1 en el tiempo ttt dado el valor en (digamos 30% si el valor de era 1)?t−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

¿Podemos decir algo sobre la dependencia de una variable aleatoria y una función de una variable aleatoria? Por ejemplo, ¿ X2X2X^2 depende de XXX ?

15 probability  random-variable 

Digamos que tengo una variable categórica que puede tomar los valores A, B, C y D. ¿Cómo puedo generar 10000 puntos de datos aleatorios y controlar la frecuencia de cada uno? Por ejemplo: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% ¿Alguna idea de cómo puedo …

15 random-variable 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

En esta página central de AP Variables aleatorias vs. Variables algebraicas , el autor, Peter Flanagan-Hyde, hace una distinción entre variables algebraicas y aleatorias. En parte dice , pero X + X ≠ 2 Xx+x=2xx+x=2xx + x = 2xX+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - De hecho, es el subtítulo del …

13 probability  random-variable 

Sé que una suma de gaussianos es gaussiana. Entonces, ¿en qué se diferencia una mezcla de gaussianos? Quiero decir, una mezcla de gaussianos es solo una suma de gaussianos (donde cada gaussiano se multiplica por el coeficiente de mezcla respectivo) ¿verdad?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Estoy analizando la distribución de la latencia de la red. El tiempo medio de carga (U) es 0.5s. El tiempo medio de descarga (D) es 2s. Sin embargo, la mediana del tiempo total (para cada punto de datos, T = U + D) es 4s. ¿Qué conclusiones podrían extraerse sabiendo …

13 random-variable  median  summations 

He preguntado sobre esto antes y realmente he estado luchando para identificar qué hace que un parámetro modelo y qué lo hace una variable latente. Mirando varios hilos sobre este tema en este sitio, la distinción principal parece ser: Las variables latentes no se observan, pero tienen una distribución de …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Lo sé, no puedo usar la convolución. Tengo dos variables aleatorias A y B y son dependientes. Necesito la función distributiva de A + B

13 random-variable  non-independent 

Suponga que X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) e Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz El estimador simple de donde y son medias de muestra de e , por ejemplo, está sesgado (aunque es consistente). Tiende a subestimar .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz No puedo pensar en un estimador imparcial para . ¿Existe …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption