Perguntas com a marcação «distributions»

Eu estou tentando encontrar a distribuição da soma de 2 variáveis ​​aleatórias lognormal. Consultei a literatura disponível em Cross validated, Stack overflow e poucos documentos antes de postar isso. Eu usei a convolução para encontrar a distribuição da soma de 2 rvs lognormais. A aproximação funciona para a diferença. Mas, …

7 probability  distributions  mathematical-statistics  lognormal  sum 

Estou lendo o All of Nonparametric Statistics , de Larry Wasserman. Na página 12, ele define a função de distribuição empírica como: A função de distribuição empírica Fn^Fn^\hat{F_n} é o CDF que coloca massa 1 1n1n\frac{1}{n} em cada ponto de dados XEuXiX_i. Formalmente, Fn^( x ) =1 1n∑i = 1nEu(XEu≤ …

7 distributions  nonparametric 

Deixei X∼Gamma(3,3)X∼Gamma(3,3)X \sim Gamma(3,3)e .Y∼Exp(1)Y∼Exp(1)Y \sim Exp(1) Como calculo ?P(X>Y)P(X>Y)P(X>Y) Acredito reescrevê-lo como mas não tenho certeza de como calcular para duas distribuições diferentes?P(X−Y>0)P(X−Y>0)P(X-Y>0)X−YX−YX-Y

7 probability  distributions  exponential 

Eu tenho dados que compreendem distâncias entre pontos sucessivos em uma linha (vetor 1D): Tradicionalmente, no meu campo, esses dados são equipados com uma distribuição gama, na tentativa de descrever a distribuição dos pontos; no entanto, em alguns casos, acho que uma distribuição Weibull se encaixa melhor (maior probabilidade com …

7 distributions  gamma-distribution  weibull 

O seguinte lema pode ser encontrado na Econometria de Hayashi : Lema 2.1 (convergência na distribuição e nos momentos): Seja o ésimo momento de e onde \ alpha_ {s} é finito (ou seja, um número real). Então:αsnαsn\alpha_{sn}sssznznz_{n}limn→∞αsn=αslimn→∞αsn=αs\lim_{n\to\infty}\alpha_{sn}=\alpha_{s}αsαs\alpha_{s} " zn→dzzn→dzz_{n} \to_{d} z " ⟹⟹\implies " αsαs\alpha_{s} é o sss ésimo momento …

7 distributions  econometrics  convergence  asymptotics  moments 

Suponha que dois vetores aleatórios e sejam distribuídos uniformemente na esfera unitária . É possível demonstrar que o produto de Kronecker de e é uniformemente distribuído sobre um subconjunto da esfera unidade ?xxxyyySn−1Sn−1S_{n-1}xxxyyySn−1⊗Sn−1Sn−1⊗Sn−1S_{n-1}\otimes S_{n-1}

7 distributions  uniform 

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 …

7 distributions  python  cdf  beta-binomial 

Estou enfrentando algumas dúvidas ao entender como os graus de liberdade são considerados nas distribuições. Em particular, vamos nos referir à variável Student, ou seja,ttt t =x -x¯s^=x -x¯∑ (xEu-x¯)2N- 1-------√(1)(1)t=x−x¯s^=x−x¯∑(xi−x¯)2N−1t=\frac{x-\bar{x}}{\hat{s}}=\frac{x-\bar{x}}{\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{N-1}}}\tag{1} Onde é uma variável gaussiana, é o valor médio, é o desvio padrão obtido dos dados.xxxx¯x¯\bar{x}s^=∑ (xEu-x¯)2N- 1-------√s^=∑(xi−x¯)2N−1\hat{s}=\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{N-1}} A …

7 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution  constraint 

Dada uma proporção e seu erro padrão, que premissa distributiva minimiza suposições / maximiza entropia? É o beta (e posso usar o método dos momentos para estimar seus parâmetros)? Ou alguma outra coisa?

7 distributions  proportion  entropy  beta-distribution  maximum-entropy 

Aproximações de partículas para densidades de probabilidade são frequentemente introduzidas como uma soma ponderada das funções Dirac p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x)≈∑i=1Nωiδ(x−xi)p(x) \approx \sum_{i=1}^N \omega^i \delta(x-x^i) com os pesos ωi∝p(xi)q(xi)ωi∝p(xi)q(xi)\omega^i \propto \frac{p(x^i)}{q(x^i)} normalizado de modo que eles somam à unidade; onde é a densidade de importância. Eu entendo que a função Dirac se torna …

7 distributions  particle-filter  dirac-delta 

Estou com um problema no trabalho. Alguém por favor pode me ajudar a fornecer a distribuição conjunta dennn Variáveis ​​aleatórias de Bernoulli, mas sob a restrição de que a soma dessas nnn variáveis ​​aleatórias devem ser 1 111. Alguém pode me mostrar como derivar essa distribuição?

7 distributions  joint-distribution  bernoulli-distribution  constraint 

Se temos regressores estocásticos, estamos desenhando pares aleatórios para um monte de , a chamada amostra aleatória, de uma distribuição probabilística fixa, mas desconhecida . Teoricamente falando, a amostra aleatória nos permite aprender ou estimar alguns parâmetros da distribuição .(yEu,x⃗ Eu)(yEu,x→Eu)(y_i,\vec{x}_i)EuEui( y,x⃗ )(y,x→)(y,\vec{x})( y,x⃗ )(y,x→)(y,\vec{x}) Se fixamos regressores, teoricamente falando, …

7 regression  distributions  conditional-probability  stochastic-processes  likelihood 

Seja e duas variáveis ​​aleatórias normais. Escreva e , para corrigir idéias.X1 1X1X_1X2X2X_2X1 1∼ N(μ1 1,σ21 1)X1∼N(μ1,σ12)X_1\sim N(\mu_1, \sigma^2_1)X2∼ N(μ2,σ22)X2∼N(μ2,σ22)X_2\sim N(\mu_2, \sigma^2_2) Considere as variáveis ​​aleatórias log-normais correspondentes: , .Z1 1= exp(X1 1)Z1=exp⁡(X1)Z_1 = \exp(X_1)Z2= exp(X2)Z2=exp⁡(X2)Z_2 = \exp(X_2) Pergunta: qual é a distribuição do produto das duas variáveis ​​aleatórias, ou …

7 distributions  normal-distribution  lognormal