Perguntas com a marcação «exponential»

Uma distribuição que descreve o tempo entre eventos em um processo de Poisson; um análogo contínuo da distribuição geométrica.

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Como posso analiticamente provar que dividir aleatoriamente um valor resulta em uma distribuição exponencial (por exemplo, renda e riqueza)?
Neste artigo atual da CIÊNCIA, o seguinte está sendo proposto: Suponha que você divida aleatoriamente 500 milhões de renda entre 10.000 pessoas. Só existe uma maneira de oferecer a todos 50.000 partes iguais. Portanto, se você distribuir ganhos aleatoriamente, a igualdade é extremamente improvável. Mas existem inúmeras maneiras de dar …
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Por que existe uma diferença entre calcular manualmente um intervalo de confiança de 95% da regressão logística e usar a função confint () em R?
Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2ª edição). No terceiro …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Da distribuição uniforme à distribuição exponencial e vice-versa
Esta é provavelmente uma questão trivial, mas minha busca foi infrutífera até agora, incluindo este artigo wikipedia , e o "Compêndio de Distribuições" documento . Se tem uma distribuição uniforme, significa que segue uma distribuição exponencial?XXXeXeXe^X Da mesma forma, se segue uma distribuição exponencial, significa que segue uma distribuição uniforme?YYYln(Y)ln(Y)ln(Y)
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Suponha . Mostrar
Qual é a maneira mais fácil de ver se a afirmação a seguir é verdadeira? Suponha . Mostre .Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1)∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) Observe que .Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Por X∼Exp(β)X∼Exp(β)X \sim \text{Exp}(\beta) , isso significa que fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}f_{X}(x) = \dfrac{1}{\beta}e^{-x/\beta} \cdot \mathbf{1}_{\{x …
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Expectativa condicional da variável aleatória exponencial
For a random variable X∼Exp(λ)X∼Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda) (E[X]=1λE[X]=1λ\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda}) I feel intuitively that E[X|X>x]E[X|X>x]\mathbb{E}[X|X > x] should equal x+E[X]x+E[X]x + \mathbb{E}[X] since by the memoryless property the distribution of X|X>xX|X>xX|X > x is the same as that of XXX but shifted to the right by xxx. However, I'm struggling to …
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Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Como você calcula a expectativa de
Se XiXiX_i é distribuído exponencialmente (i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n) com o parâmetro λλ\lambda e XiXiX_i 's são independentes entre si, o que é a expectativa de (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 em termos de nnn e λλ\lambda e possivelmente outras constantes? Nota: Esta pergunta obteve uma resposta matemática em /math//q/12068/4051 . Os leitores também …
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Quais são as vantagens de um gerador aleatório exponencial usando o método de Ahrens e Dieter (1972) e não por transformação inversa?
Minha pergunta é inspirada no gerador de números aleatórios exponenciais embutidos de R , a função rexp(). Ao tentar gerar números aleatórios distribuídos exponencialmente, muitos livros recomendam o método de transformação inversa, conforme descrito nesta página da Wikipedia . Estou ciente de que existem outros métodos para realizar essa tarefa. …
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