Preguntas etiquetadas con saddlepoint-approximation

Hay varios hilos en este sitio para recomendaciones de libros sobre estadísticas introductorias y aprendizaje automático, pero estoy buscando un texto sobre estadísticas avanzadas que incluya, en orden de prioridad: máxima probabilidad, modelos lineales generalizados, análisis de componentes principales, modelos no lineales . He probado los modelos estadísticos de AC …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

¿ Cómo funciona la aproximación saddlepoint? ¿Para qué tipo de problema es bueno? (Siéntase libre de usar un ejemplo particular o ejemplos a modo de ilustración) ¿Hay inconvenientes, dificultades, cosas a tener en cuenta o trampas para los incautos?

38 distributions  mathematical-statistics  mgf  saddlepoint-approximation  partial-moments 

He leído que la suma de variables aleatorias Gamma con el mismo parámetro de escala es otra variable aleatoria Gamma. También he visto el artículo de Moschopoulos que describe un método para la suma de un conjunto general de variables aleatorias Gamma. He intentado implementar el método de Moschopoulos pero …

35 probability  distributions  gamma-distribution  summations  saddlepoint-approximation 

La función característica de la distribución Fisher es: C ( t ) = Γ ( α + 1F(1,α)F(1,α)\mathcal{F}(1,\alpha) dondeUes lafunción hipergeométrica confluente. Estoy tratando de resolver la transformada inversa de FourierF-1t,xde lan-voluciónpara recuperar la densidad de una variablex, es decir: F-1t,x(C(t)n) con el fin de obtener La distribución de la …

23 probability  random-variable  f-distribution  saddlepoint-approximation 

Necesito encontrar la distribución de la variable aleatoria donde y todos s son independientes. Sé que es posible encontrar primero el producto de todas las funciones generadoras de momentos para s, y luego transformarlo de nuevo para obtener la distribución deSin embargo, me pregunto si existe una forma general para …

21 distributions  chi-squared  random-variable  saddlepoint-approximation 

La mayoría de los resultados asintóticos en las estadísticas demuestran que como un estimador (como el MLE) converge a una distribución normal basada en una expansión taylor de segundo orden de la función de probabilidad. Creo que hay un resultado similar en la literatura bayesiana, el "Teorema del límite central …

14 mathematical-statistics  asymptotics  saddlepoint-approximation 

La suma, resta, multiplicación y división de variables aleatorias normales están bien definidas, pero ¿qué pasa con las operaciones trigonométricas? Por ejemplo, supongamos que estoy tratando de encontrar el ángulo de una cuña triangular (modelada como un triángulo rectángulo) con los dos catheti que tienen dimensiones y d 2d1d1d_1d2d2d_2 , …

14 distributions  normal-distribution  circular-statistics  saddlepoint-approximation 

¿Cuál es la mejor manera de aproximar para dos enteros dados cuando conoce la media , la varianza , la asimetría y el exceso de curtosis de una distribución discreta , y de las medidas (distintas de cero) de las formas y que una aproximación normal no es apropiada?Pr[n≤X≤m]Pr[n≤X≤m]Pr[n \leq …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Un dado de 6 lados se tira de forma iterativa. ¿Cuál es el número esperado de lanzamientos requeridos para hacer una suma mayor o igual a K? Antes de editar P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1 roll)=5/6 …

9 self-study  mean  expected-value  dice  saddlepoint-approximation 

Este problema ha surgido en mi investigación: supongamos que son distribuciones exponenciales (ED) con una media y que sea ​​un número no negativo. ¿Es cierto que Esto pasa la comprobación de cordura, ya que el valor esperado de ambos lados es igual a , y si dejamos , entonces el …

8 distributions  mathematical-statistics  poisson-distribution  exponential  saddlepoint-approximation 

Supongamos que tengo variables aleatorias normales independientesnortenorten X1∼ N (μ1,σ21)X2∼ N (μ2,σ22)⋮Xnorte∼ N (μnorte,σ2norte)X1∼norte(μ1,σ12)X2∼norte(μ2,σ22)⋮Xnorte∼norte(μnorte,σnorte2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) e . ¿Cómo caracterizaría la densidad de si la distribución de cada X_i se trunca dentro de (\ mu_i - 2 \ sigma_i, \ mu_i + 2 …

8 r  normal-distribution  pdf  truncation  saddlepoint-approximation