Perguntas com a marcação «distributions»

Primeiro, tenho uma pergunta sobre se a distribuição de Poisson é "estável" ou não. Muito ingênuo (e não tenho muita certeza sobre distribuições "estáveis"), calculei a distribuição de uma combinação linear de RVs distribuídos por Poisson, usando o produto do MGF. Parece que eu recebo outro Poisson, com parâmetro igual …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

Esta é a minha primeira vez aqui, portanto, deixe-me saber se posso esclarecer minha pergunta de alguma forma (incluindo formatação, tags, etc.). (E espero poder editar mais tarde!) Tentei encontrar referências e resolvi-me usando a indução, mas falhei em ambas. Estou tentando simplificar uma distribuição que parece reduzir a uma …

11 distributions  chi-squared  exponential  order-statistics  minimum 

Preciso ajustar uma distribuição gaussiana generalizada a uma nuvem de pontos de 7 dim contendo um número bastante significativo de outliers com alta alavancagem. Você conhece algum bom pacote R para este trabalho?

11 r  distributions  normal-distribution  robust 

Como estagiário e novato em R, estou tendo um tempo muito difícil tentando gerar qqplots com uma proporção de 1: 1. O ggplot2 parece oferecer muito mais controle sobre plotagem do que os pacotes de plotagem R padrão, mas não consigo ver como fazer um qqplot no ggplot2 para comparar …

11 r  distributions  ggplot2  qq-plot 

A distribuição de poisson pode ser usada para analisar dados contínuos e também dados discretos? Eu tenho alguns conjuntos de dados em que as variáveis ​​de resposta são contínuas, mas lembram uma distribuição de poisson em vez de uma distribuição normal. No entanto, a distribuição de poisson é uma distribuição …

11 distributions  regression  poisson-distribution  continuous-data 

Acabei de notar como o teste não exato de McNemar usa a distribuição assintótica do quadrado do qui. Mas como o teste exato (para a tabela de dois casos) se baseia na distribuição binomial, como é comum sugerir a aproximação normal à distribuição binomial? Obrigado.

11 distributions  binomial  chi-squared  normal-distribution 

Qual é a melhor maneira de aproximar para dois inteiros dados quando você conhece a média , variação , e excesso de curtose de uma distribuição discreta e fica claro pelas medidas (diferentes de zero) da forma e que uma aproximação normal não é apropriada?m , n u σ 2 …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Suponha que eu tenha uma caixa preta que gera dados após uma distribuição normal com média me desvio padrão s. Suponha, no entanto, que sempre que ele gera um valor <0, ele não registra nada (nem pode dizer que ele emitiu esse valor). Temos uma distribuição gaussiana truncada sem um …

11 distributions  estimation 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Para duas distribuições discretas e q , a entropia cruzada é definida comopppqqq H( p , q) = - ∑xp ( x ) logq( X ) .H(p,q)=−∑xp(x)log⁡q(x).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). Eu me pergunto por que isso seria uma medida intuitiva de distância entre duas distribuições de probabilidade? Vejo que é a …

11 probability  distributions  cross-entropy 

Eu tenho um problema semelhante à pergunta feita aqui: Como se mede a não uniformidade de uma distribuição? Eu tenho um conjunto de distribuições de probabilidade ao longo dos dias da semana. Quero medir o quão perto cada distribuição está (1/7,1 / 7, ..., 1/7). No momento estou usando uma …

11 probability  distributions  random-variable  uniform  measurement 

Eu tenho um quadro de dados que contém valores em 4 colunas: Por exemplo: ID, price, click count,rating O que eu gostaria de fazer é "dividir" esse quadro de dados em N grupos diferentes, onde cada grupo terá um número igual de linhas com a mesma distribuição de preço, contagem …

11 r  distributions 

Estou lendo um livro sobre aprendizado de máquina (Data Mining por Witten, et al., 2011) e me deparei com esta passagem: ... Além disso, diferentes distribuições podem ser usadas. Embora a distribuição normal seja geralmente uma boa opção para atributos numéricos, ela não é adequada para atributos com um mínimo …

11 machine-learning  distributions 

Se eu tiver um modelo de regressão: onde e ,Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V [ε]=Id∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) quando o uso de , o estimador ordinário de mínimos quadrados de , seria uma má escolha …

11 regression  distributions  least-squares 

Gostaria de verificar Rse meus dados se encaixam nas distribuições log-normal ou Pareto. Como eu pude fazer isso? Talvez ks.testpudesse me ajudar a fazer isso, mas como eu poderia obter os parâmetros αα\alpha e kkk para a distribuição de Pareto para meus dados?

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution