Perguntas com a marcação «distributions»

Eu não sou um matemático. Eu pesquisei na Internet sobre KL Divergence. O que aprendi é que a divergência KL mede as informações perdidas quando aproximamos a distribuição de um modelo em relação à distribuição de entrada. Eu já vi isso entre duas distribuições contínuas ou discretas. Podemos fazê-lo entre …

12 distributions  mathematical-statistics  kullback-leibler 

Se segue uma distribuição Cauchy, também segue exatamente a mesma distribuição que ; veja esta discussão .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX Esta propriedade tem um nome? Existem outras distribuições para as quais isso é verdade? EDITAR Outra maneira de fazer esta pergunta: seja uma variável aleatória com densidade …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

Estou tentando provar a afirmação: Se e são variáveis ​​aleatórias independentes,X∼ N( 0 , σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y∼ N( 0 , σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) então também é uma variável aleatória Normal.XYX2+ Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} Para o caso especial (digamos), temos o resultado bem conhecido de que sempre que e são variáveis independentes . De fato, é mais …

11 self-study  distributions  mathematical-statistics  normal-distribution  random-variable 

Eu sei como gerar uma seqüência ±1±1\pm 1 com média 000 . Por exemplo, no Matlab, se eu quiser gerar uma sequência ±1±1\pm 1 de comprimento 100001000010000 , é: 2*(rand(1, 10000, 1)<=.5)-1 No entanto, como gerar uma sequência ±1±1\pm 1 com média de 0.050.050.05 , ou seja, com 111 sendo …

11 distributions  sampling  random-generation 

Existe alguma distribuição contínua expressável em forma fechada, cuja média é tal que a média geométrica das amostras é um estimador imparcial para essa média? Atualização: Acabei de perceber que minhas amostras precisam ser positivas (caso contrário, a média geométrica pode não existir), então talvez contínua não seja a palavra …

11 distributions  geometric-mean 

Estou tentando entender por que a soma de duas (ou mais) variáveis ​​aleatórias lognormal se aproxima de uma distribuição lognormal à medida que você aumenta o número de observações. Procurei on-line e não encontrei nenhum resultado sobre isso. Claramente, se e são variáveis ​​lognormal independentes, então pelas propriedades dos expoentes …

11 distributions  lognormal  convolution  sum 

Pergunta: como é uma distribuição binomial bivariada no espaço tridimensional? Abaixo está a função específica que eu gostaria de visualizar para vários valores dos parâmetros; ou seja, , e .nnnp1p1p_{1}p2p2p_{2} f(x1,x2)=n!x1!x2!px11px22,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x1,x2)=n!x1!x2!p1x1p2x2,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x_{1},x_{2}) = \frac{n!}{x_{1}!x_{2}!}p_{1}^{x_{1}}p_{2}^{x_{2}}, \qquad x_{1}+x_{2}=n, \quad p_{1}+p_{2}=1. Observe que existem duas restrições; e . Além disso, é um número inteiro …

11 probability  data-visualization  binomial  discrete-data  distributions 

A seguir, um trecho da Introdução às Estatísticas Bayesianas de Bolstad . Para todos os especialistas por aí, isso pode ser trivial, mas não entendo como o autor conclui que não precisamos fazer nenhuma integração para calcular a probabilidade posterior de algum valor de . Entendo a segunda expressão, que …

11 distributions  bayesian  beta-distribution  conjugate-prior 

Se 20 ensaios independentes de Bernoulli forem realizados, cada um com uma probabilidade diferente de sucesso e, portanto, fracasso. Qual é a probabilidade de exatamente n dos 20 ensaios terem sucesso? Existe uma maneira melhor de calcular essas probabilidades em vez de simplesmente resumir as combinações de probabilidades de sucesso …

11 probability  distributions  bernoulli-distribution  poisson-binomial 

Eu identifiquei vários lugares nos livros onde o GLM é descrito com 5 distribuições (a saber, Gama, Gaussiana, Binomial, Gaussiana Inversa e Poisson). Isso também é exemplificado na função familiar em R. Ocasionalmente, encontro referências ao GLM, onde distribuições adicionais estão incluídas ( exemplo ). Alguém pode explicar por que …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

Tenho uma distribuição de valores obviamente bimodal, que procuro ajustar. Os dados podem ser ajustados bem com 2 funções normais (bimodal) ou com 3 funções normais. Além disso, há uma razão física plausível para ajustar os dados com 3. Quanto mais parâmetros forem introduzidos, mais perfeito será o ajuste, como …

11 distributions  normal-distribution  model-selection  overfitting 

Acabei de ser apresentado à distribuição Tweedie (veja isto ou isto ), mas estou tendo dificuldade em encontrar qual é a função de link para um modelo linear generalizado Tweedie. Pensamentos?

11 distributions  generalized-linear-model  tweedie-distribution 

Um lembrete consagrado nas estatísticas é "a falta de correlação não implica independência". Normalmente, esse lembrete é complementado com a afirmação psicologicamente reconfortante (e cientificamente correta) "quando, no entanto, as duas variáveis ​​são normalmente distribuídas em conjunto , então a não correlação implica independência". Eu posso aumentar a contagem de …

11 probability  distributions  correlation  mathematical-statistics  independence 

Eu tenho um conjunto de dados que contém o número de ações executadas por indivíduos ao longo de sete dias. A ação específica não deve ser relevante para esta pergunta. Aqui estão algumas estatísticas descritivas para o conjunto de dados: AlcanceSignificarVariaçãoNúmero de observações0 - 77218,22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

Me deparei com essa distribuição em um jogo de computador e queria aprender mais sobre seu comportamento. É a decisão de decidir se um determinado evento deve ocorrer após um determinado número de ações do jogador. Os detalhes além disso não são relevantes. Parece aplicável a outras situações, e achei …

11 probability  distributions  survival  discrete-data