Perguntas com a marcação «distributions»

Breve pergunta: Existe uma distribuição de dedos gordos? Tenho certeza de que, se existir, ele terá um nome diferente. Não sei como formulá-lo como uma função analítica. Você pode me ajudar a encontrar uma versão existente ou começar a formulá-la em algo mais limpo do que uma simulação gigante? É …

10 distributions  simulation 

No Wikidata, é possível vincular distribuições de probabilidade (como todo o resto) em uma ontologia, por exemplo, que a distribuição t é uma subclasse da distribuição t não central, veja, por exemplo, https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/?property=P279&item=Q209675&iterations=3&limit=3 Existem vários casos limitantes, por exemplo, quando os graus de liberdade na distribuição t chegam ao infinito …

10 distributions  normal-distribution  dirac-delta 

Se e , então posso dizer queX∼U(a,b)X∼U(a,b)X \sim U(a, b)Y∼U(a,X)Y∼U(a,X)Y \sim U(a, X)Y∼U(a,b)?Y∼U(a,b)?Y \sim U(a, b)? Estou falando de distribuições uniformes contínuas com limites . Uma prova (ou reprovação!) Será apreciada.[a,b][a,b][a, b]

10 uniform  distributions 

Na literatura de aprendizado de máquina, para representar uma distribuição de probabilidade, a função softmax é frequentemente usada. Existe uma razão para isso? Por que outra função não é usada?

10 machine-learning  distributions  softmax 

Na física ou na mecânica matemática, a partir de uma posição baseada no tempo , obtém-se taxas de variação por meio de derivadas em relação ao tempo: velocidade, aceleração, empurrão (3ª ordem), salto (4ª ordem).x ( t )x(t)x(t) Alguns já propuseram snap, crackle, pop para derivativos até a sétima ordem. …

10 distributions  terminology  moments  notation  history 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Estou jogando um dado justo. Sempre que recebo 1, 2 ou 3, escrevo um '1'; sempre que recebo um 4, escrevo um '2'; sempre que recebo um 5 ou um 6, escrevo um '3'. Seja NNN o número total de jogadas necessárias para o produto de todos os números …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

Seja uma amostra de variáveis ​​aleatórias exponenciais iid com média e seja as estatísticas de ordem dessa amostra. Seja .X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i Definir espaçamentosPode-se mostrar que cada também é exponencial, com média .Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq n-1\,. WiWiW_iβi=βn−iβi=βn−i\beta_i=\frac{\beta}{n-i} Pergunta: Como eu iria …

10 probability  distributions  exponential  order-statistics 

Em uma configuração binomial, a variável aleatória X, que fornece o número de sucessos, é distribuída binomialmente. A proporção da amostra pode então ser calculada como que é o tamanho da sua amostra. Meu livro declara que nXnXn\frac{X}{n}nnn Essa proporção não possui distribuição binomial no entanto, como é simplesmente uma …

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Dadas duas distribuições contínuas e , não está claro para mim se a relação de dominância convexa entre elas:FXFX\mathcal{F}_XFYFY\mathcal{F}_Y (0)FX&lt;cFY(0)FX&lt;cFY(0)\quad \mathcal{F}_X <_c \mathcal{F}_Y implica que (1)F−1Y(q)≤F−1X(q),∀q∈[0.5,1](1)FY−1(q)≤FX−1(q),∀q∈[0.5,1](1)\quad F_Y^{-1}(q) \leq F_X^{-1}(q),\quad \forall q\in[0.5,1] detém ou se alguma hipótese adicional é necessária se é para reter?(1)(1)(1) Definição de dominância convexa. Se duas distribuições …

10 probability  probability-inequalities  distributions 

Distribuições estáveis são invariantes sob convoluções. Quais sub-famílias das distribuições estáveis ​​também são fechadas sob multiplicação? No sentido de que se f ∈ F e g ∈ F , então a função de densidade de probabilidade do produto, f ⋅ g (até uma constante de normalização) também pertence a F …

10 distributions  convolution  stable-distribution 

Seja qualquer distribuição com média definida, μ e desvio padrão, σ . O teorema do limite central diz que √XXXμμ\muσσ\sigma converge na distribuição para uma distribuição normal padrão. Se substituirmosσpelo desvio padrão da amostraS, existe um teorema afirmando que √n−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSS converge em distribuição para uma distribuição …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

Após a queima, podemos usar diretamente as iterações do MCMC para estimativa de densidade, como plotagem de um histograma ou estimativa de densidade do kernel? Minha preocupação é que as iterações do MCMC não sejam necessariamente independentes, embora sejam no máximo identicamente distribuídas. E se aplicarmos o desbaste adicional às …

10 distributions  mcmc  asymptotics 

Digamos que tenho o seguinte modelo: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t&lt;τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t&lt;τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} E deduzo os posteriores para e mostrados abaixo a partir dos meus dados. Existe uma maneira bayesiana de dizer (ou quantificar) …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

Atravesse a postar minha pergunta de mathoverflow para encontrar algumas estatísticas ajuda específica. Estou estudando um processo físico que gera dados que se projetam bem em duas dimensões com valores não negativos. Cada processo possui uma faixa (projetada) de pontos - - veja a imagem abaixo.xxxyyy As trilhas de amostra …

10 distributions  modeling  predictive-models  fitting  curve-fitting 

Eu estava lendo a discussão no Hacker News sobre o uso do desvio padrão em oposição a outras métricas, como o desvio médio absoluto. Portanto, se seguíssemos o princípio da entropia máxima, com que tipo de distribuição usaríamos se soubéssemos a média da distribuição e o desvio médio absoluto? Ou …

10 distributions  maximum-entropy  mad