Perguntas com a marcação «distributions»

Para dados distribuídos aproximadamente normalmente, os boxplots são uma ótima maneira de visualizar rapidamente a mediana e a propagação dos dados, bem como a presença de quaisquer valores extremos. No entanto, para distribuições de cauda mais pesada, muitos pontos são mostrados como outliers, uma vez que os outliers são definidos …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

Se eu tiver apenas Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X) , como posso calcular Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X})? Eu não tenho qualquer informação sobre a distribuição de XXX , então não posso usar a transformação, ou quaisquer outros métodos que usam a distribuição de probabilidade de XXX .

13 distributions  variance  data-transformation 

Ao ler sobre como aproximar a distribuição da amostra, me deparei com o método de inicialização não paramétrico. Aparentemente, pode-se aproximar a distribuição de pela distribuição de ˉ X ∗ n - ˉ X n , onde ˉ X ∗ nX¯n- μX¯n-μ\bar{X}_n-\muX¯∗n- X¯nX¯n∗-X¯n\bar{X}_n^*-\bar{X}_nX¯∗nX¯n∗\bar{X}_n^* denota a média da amostra da amostra …

13 distributions  bootstrap  resampling  centering 

Portanto, essa questão está um pouco envolvida, mas eu tentei meticulosamente torná-la a mais direta possível. Objetivo: Para encurtar a história, existe uma derivação da negentropia que não envolve cumulantes de ordem superior, e estou tentando entender como ela foi derivada. Antecedentes: (eu entendo tudo isso) Estou estudando o livro …

13 distributions  probability  pdf  entropy 

Eu tenho as porcentagens de classificação dos alunos em 38 exames como a variável dependente no meu estudo. Uma porcentagem de classificação é calculada por (classificação / número de alunos em um exame). Essa variável dependente tem distribuição quase uniforme e eu quero estimar os efeitos de algumas variáveis ​​na …

13 regression  distributions 

Eu tenho uma amostra de dados que foram gerados a partir de uma variável aleatória contínua X. E a partir do histograma que eu desenho usando R, acho que talvez a distribuição de X obedeça a uma determinada distribuição gama. Mas não conheço os parâmetros exatos dessa distribuição gama. Minha …

13 distributions  hypothesis-testing  goodness-of-fit  gamma-distribution 

Eu tenho a população de amostra de um máximo de amplitude registrada de um determinado sinal. A população é de cerca de 15 milhões de amostras. Eu produzi um histograma da população, mas não consigo adivinhar a distribuição com esse histograma. EDIT1: Arquivo com valores de amostra brutos está aqui: …

13 distributions  histogram 

Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras idéias …

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 

Eu tenho dois conjuntos de dados que são aproximadamente centrados em torno de zero, mas eu suspeito que eles tenham caudas diferentes. Conheço alguns testes para comparar a distribuição com uma distribuição normal, mas gostaria de comparar diretamente as duas distribuições. Existe um teste simples para comparar a gordura da …

13 hypothesis-testing  distributions  kurtosis  fat-tails 

Quais testes estão disponíveis para testar duas amostras independentes para a hipótese nula de que elas provêm de populações com a mesma inclinação? Existe um teste clássico de 1 amostra para determinar se a inclinação é igual a um número fixo (o teste envolve o sexto momento da amostra!); existe …

13 hypothesis-testing  distributions  bootstrap  moments  l-moments 

A entropia de uma distribuição contínua com função de densidade fff é definida como negativa da expectativa de log(f),log⁡(f),\log(f), e , portanto, é igual a Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Também dizemos que qualquer variável aleatória XXX cuja distribuição tem densidade fff tem entropia Hf.Hf.H_f. (Essa integral é bem definida …

13 distributions  data-transformation  entropy 

Estou tentando entender a lógica por trás do teste do qui-quadrado. O teste do qui-quadrado é . χ2é então comparado a uma distribuição qui-quadrado para descobrir um valor p.a fim de rejeitar ou não a hipótese nula. H0: as observações vêm da distribuição que usamos para criar nossos valores esperados. …

13 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared 

Eu tenho alguns pontos de dados, cada um contendo 5 vetores de resultados discretos aglomerados, os resultados de cada vetor gerados por uma distribuição diferente (o tipo específico do qual não tenho certeza, meu melhor palpite é Weibull, com o parâmetro de forma variando em algum ponto exponencial à potência …

13 distributions  clustering  feature-selection  kolmogorov-smirnov  k-means 

Existe essa fórmula? Dado um conjunto de dados para os quais a média, variância, assimetria e curtose são conhecidas ou podem ser medidas, existe uma fórmula única que pode ser usada para calcular a densidade de probabilidade de um valor assumido como proveniente dos dados acima mencionados?

13 distributions  pdf  kurtosis  skewness 

Eu tenho vários artigos que apresentam "OR" com IC95% (intervalos de confiança). Quero estimar a partir dos artigos o valor de P para o OR observado. Para isso, preciso de uma suposição sobre a distribuição OR. Que distribuição posso assumir / usar com segurança?

13 distributions  odds-ratio