Perguntas com a marcação «lognormal»

Estamos lidando com a distribuição lognormal em um curso de finanças e meu livro apenas afirma que isso é verdade, o que acho frustrante, pois meus conhecimentos em matemática não são muito fortes, mas quero a intuição. Alguém pode me mostrar por que esse é o caso?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Então, eu tenho um processo aleatório gerando variáveis ​​aleatórias normalmente distribuídas em log XXX. Aqui está a função de densidade de probabilidade correspondente: Eu queria estimar a distribuição de alguns momentos dessa distribuição original, digamos o primeiro momento: a média aritmética. Para isso, desenhei 100 variáveis ​​aleatórias 10.000 vezes, para …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

Digamos que você tenha um conjunto de valores e deseja saber se é mais provável que eles tenham sido amostrados de uma distribuição gaussiana (normal) ou amostrados de uma distribuição lognormal? É claro que, idealmente, você saberia algo sobre a população ou sobre as fontes de erro experimental, para ter …

13 normal-distribution  lognormal 

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 

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 

Eu estava lendo casualmente um artigo (em economia) que tinha a seguinte aproximação para :registro( E( X) ))log⁡(E(X))\log(E(X)) registro( E( X) ) ≈ E( log( X) ) + 0,5 v a r ( log( X) ))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , que o autor diz ser exato se X é log-normal …

11 lognormal  approximation  taylor-series 

Estou tentando calcular uma média e desvio padrão de 2 percentis para uma distribuição lognormal. Consegui realizar o cálculo de uma distribuição normal usando X = mean + sd * Ze resolvendo para média e sd. Acho que estou perdendo uma equação quando tento fazer o mesmo para uma distribuição …

11 r  lognormal 

Aqui está um gráfico de QQ para minha amostra (observe o eixo Y logarítmico); :n = 1000n=1000n = 1000 Conforme apontado pelo whuber, isso indica que a distribuição subjacente é inclinada para a esquerda (a cauda direita é mais curta). Usando shapiro.test(nos dados transformados em log) em R, recebo uma …

11 interpretation  lognormal  qq-plot 

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 

Eu tenho os seguintes vetores X e Y simples: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Quero fazer a regressão usando o log do X. Para evitar o log (0), tento colocar +1 ou +0,1 ou …

10 r  regression  lognormal 

Em primeiro lugar, ao integrar analiticamente, quero dizer, existe uma regra de integração para resolver isso, em oposição às análises numéricas (como as regras trapezoidal, Gauss-Legendre ou Simpson)? Eu tenho uma função onde g ( x ; μ , σ ) = 1f(x)=xg(x;μ,σ)f(x)=xg(x;μ,σ)\newcommand{\rd}{\mathrm{d}}f(x) = x g(x; \mu, \sigma) é a …

10 distributions  lognormal 

Está enraizado no ensino de disciplinas aplicadas, como a medicina, que as medições de quantidades biomédicas na população seguem uma "curva de sino" normal. Uma pesquisa no Google da string "assumimos uma distribuição normal" retorna resultados! Eles parecem "dado o pequeno número de pontos extremos de dados, assumimos uma distribuição …

9 normal-distribution  assumptions  normality-assumption  lognormal 

Estou lendo e esta é a definição que obtive do livro de DeGroot: Isso significa que os parâmetros são os mesmos? Por exemplo, suponha que X seja lognormalmente distribuído e Y seja normalmente distribuído onde Y = log (X). Isso está dizendo que X e Y têm a mesma média …

9 normal-distribution  lognormal 

A distribuição Lognormal pertence ao domínio máximo de atração de Gumbel , onde: FlogN(x;μ,σ)=Φ(lnx−μσ)FlogN(x;μ,σ)=Φ(ln⁡x−μσ)F^{logN}(x; \mu,\sigma)=\Phi\left(\frac{\ln x - \mu}{\sigma}\right), FGum(x;μ,β)=e−exp(−x−μβ)FGum(x;μ,β)=e−exp⁡(−x−μβ)F^{Gum}(x;\mu,\beta) = e^{-\exp\left({-\frac{x-\mu}{\beta}}\right)} Minha pergunta : Temos e ?μ=μμ=μ\mu=\muσ=βσ=β\sigma=\beta A distribuição Generalized Extreme Value também usa a notação (Gumbel é o caso limite ), e comparar os CDFs para Standard-Lognormal e Standard-Gumbel …

9 lognormal  extreme-value 

Digamos que tenha uma distribuição log-normal e haja um número positivo real . então é correto dizer que também tem alguma distribuição log-normal? Meu sentimento é que, não pode ser, porque pode assumir um valor negativo, enquanto uma distribuição log-normal é definida apenas no domínio positivo. Alguém pode refutar isso?c …

9 lognormal