Perguntas com a marcação «cdf»

Meu professor de estatística disse basicamente que, se receber um dos três seguintes, você poderá encontrar os outros dois: Função de distribuição cumulativa Função Geradora de Momento Função densidade de probabilidade Mas meu professor de econometria disse que os CDFs são mais fundamentais que os PDFs, porque há exemplos em …

43 probability  pdf  cdf  mgf 

Por muito tempo não se entender por que a "soma" de duas variáveis aleatórias é a sua convoluo , ao passo que uma soma função densidade da mistura de e éf(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); a soma aritmética e não a sua convolução. A frase exata "a soma de duas variáveis ​​aleatórias" aparece no …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

Estou trabalhando com duas distribuições normais independentes e , com médias e e variações e .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Eu sou interessado na distribuição do seu rácio . Nem nem têm uma média de zero, então não é distribuído como um Cauchy.Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ Preciso encontrar o CDF de e, em seguida, obter a derivada …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

Estou lendo sobre a função quantil, mas não está claro para mim. Você poderia fornecer uma explicação mais intuitiva do que a fornecida abaixo? Como o cdf é uma função monotonicamente crescente, ele tem um inverso; vamos denotar isso por . Se é o cdf de , então é o …

25 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Preciso calcular a função de distribuição cumulativa de uma amostra de dados. Existe algo semelhante ao hist () em R …

23 r  distributions  cdf 

Como posso encontrar o PDF (função de densidade de probabilidade) de uma distribuição, considerando o CDF (função de distribuição cumulativa)?

23 distributions  pdf  cdf 

Estou aprendendo sobre a função de distribuição cumulativa empírica. Mas eu ainda não entendo Por que é chamado de 'empírico'? Existe alguma diferença entre o CDF empírico e o CDF?

20 distributions  terminology  cdf  ecdf 

Li aqui que, dada uma amostra de uma distribuição contínua com o cdf , a amostra correspondente a segue uma distribuição uniforme padrão.F X U i = F X ( X i )X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X vocêEu= FX( XEu)vocêEu=FX(XEu) U_i = F_X(X_i) Eu verifiquei …

17 pdf  uniform  cdf  intuition 

O pdf, o pmf e o cdf contêm as mesmas informações? Para mim, o pdf dá toda a probabilidade a um certo ponto (basicamente a área abaixo da probabilidade). O pmf fornece a probabilidade de um certo ponto. O cdf fornece a probabilidade sob um certo ponto. Então, para mim, …

17 probability  distributions  pdf  inference  cdf 

Sempre me disseram que um CDF é único, mas um PDF / PMF não é único, por que isso? Você pode dar um exemplo em que um PDF / PMF não é exclusivo?

17 probability  distributions  pdf  cdf 

Suponha que eu tenha uma variável como Xcom distribuição desconhecida. No Mathematica, usando a SmoothKernelDensityfunção, podemos ter uma função de densidade estimada. Essa função de densidade estimada pode ser usada juntamente com a PDFfunção para calcular a função de densidade de probabilidade de um valor como Xna forma de PDF[density,X]assumir …

17 r  pdf  cdf 

Estou tentando determinar se meu conjunto de dados de dados contínuos segue uma distribuição gama com os parâmetros shape 1.7 e rate 0.000063.====== O problema é que quando eu uso R para criar um gráfico QQ do meu conjunto de dados relação à distribuição teórica gama (1,7, 0,000063), recebo um …

16 pdf  kolmogorov-smirnov  cdf  qq-plot 

Se é um CDF, parece que ( ) também é um CDF.F Z ( z ) α α > 0FZFZF_ZFZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα > 0α>0\alpha \gt 0 P: Esse é um resultado padrão? P: Existe uma boa maneira de encontrar uma função com st , ondeX ≡ g ( Z ) F X …

15 data-transformation  cdf  quantile-function 

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

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 

Se o PDF normal padrão for f( x ) = 12 π--√e- x2/ 2f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} e o CDF é F( x ) = 12 π--√∫x- ∞e- x2/ 2d x,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, como isso se transforma em uma função de erro de ?zzz

10 normal-distribution  cdf