Perguntas com a marcação «cdf»

Função de distribuição cumulativa. Enquanto o PDF fornece a densidade de probabilidade de cada valor de uma variável aleatória, o CDF (geralmente denominado ) fornece a probabilidade de que a variável aleatória seja menor ou igual a um valor especificado. F(x)


3
Nome do fenômeno nas parcelas estimadas do CDF de dados censurados
Meu conjunto de dados contém duas variáveis ​​(bastante correlacionadas) (tempo de execução do algoritmo) (número de nós examinados, qualquer que seja). Ambos são fortemente correlacionados pelo design, porque o algoritmo pode gerenciar aproximadamente nós por segundo.ntttnnnccc O algoritmo foi executado em vários problemas, mas foi finalizada se uma solução não …


1
Como implementar a função hipergeométrica generalizada para usar em beta-binomial cdf, sf, ppf?
Estou escrevendo uma subclasse scipy.stats._distn_infrastructure.rv_discretepara a distribuição binomial beta cujo PMF é P(X=k∣N,α,β)(Nk)B(k+α,N−k+β)B(α,β),P(X=k∣N,α,β)(Nk)B(k+α,N−k+β)B(α,β),P(X=k \mid N, \alpha, \beta){N \choose k} \frac{\mathrm{B}(k+\alpha,N-k+\beta)}{\mathrm{B}(\alpha,\beta)}, onde BB\mathrm{B} é a função Beta. Minha implementação atual do CDF e SF (função de sobrevivência, equivalente a 1 - CDF) é imprecisa; a estratégia que empreguei calcula o valor …

1
Algoritmo aproximado de Metropolis - isso faz sentido?
Algum tempo atrás, Xian perguntou Qual é o equivalente para cdfs do MCMC para pdfs? A resposta ingênua seria usar o algoritmo Metropolis "aproximado" na forma Dado X(t)=x(t)X(t)=x(t)X^{(t)} = x^{(t)} 1. gerar Y∼q(y|x(t))Y∼q(y|x(t))Y \sim q(y|x^{(t)}) 2. pegue X(t+1)={Yx(t) with probability otherwise.min(F(Y+ε)−F(Y−ε)F(x(t)+ε)−F(x(t)−ε),1)X(t+1)={Y with probability min(F(Y+ε)−F(Y−ε)F(x(t)+ε)−F(x(t)−ε),1)x(t) otherwise. X^{(t+1)} = \begin{cases} Y & …
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.