Perguntas com a marcação «random-variable»

Dadas variáveis ​​aleatórias normais X1X1X_1 e X2X2X_2 com coeficiente de correlação ρρ\rho , como encontro a correlação entre as seguintes variáveis ​​aleatórias lognormal e ?Y1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Now, if X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 and X2=σ1Z2X2=σ1Z2X_2 = \sigma_1 Z_2, …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Existe alguma distribuição para duas variáveis ​​aleatórias iid que a distribuição conjunta de é uniforme sobre o suporte [0,1]?X - YX,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Como posso gerar séries temporais binárias, de modo que: A probabilidade média de observar 1 é especificada (digamos 5%); Probabilidade condicional de observar 1 no tempo ttt dado o valor em (digamos 30% se o valor de for 1)?t−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Podemos dizer algo sobre a dependência de uma variável aleatória e a função de uma variável aleatória? Por exemplo, depende de ? XX2X2X^2XXX

15 probability  random-variable 

Digamos que eu tenho uma variável categórica que pode assumir os valores A, B, C e D. Como posso gerar 10000 pontos de dados aleatórios e controlar a frequência de cada um? Por exemplo: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% Alguma idéia de como …

15 random-variable 

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Nesta página central do AP Variações Aleatórias vs. Variáveis ​​Algébricas , o autor Peter Flanagan-Hyde faz uma distinção entre variáveis ​​algébricas e aleatórias. Em parte ele diz x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , mas X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - de fato, é o subtítulo do artigo. Qual é a …

13 probability  random-variable 

Estou analisando a distribuição da latência da rede. O tempo médio de upload (U) é de 0,5s. O tempo médio de download (D) é 2s. No entanto, o tempo total mediano (para cada ponto de dados, T = U + D) é 4s. Que conclusões podem ser tiradas sabendo que …

13 random-variable  median  summations 

Eu sei que uma soma de gaussianos é gaussiana. Então, como é diferente uma mistura de gaussianos? Quero dizer, uma mistura de gaussianos é apenas uma soma de gaussianos (onde cada gaussiano é multiplicado pelo respectivo coeficiente de mistura), certo?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Eu perguntei sobre isso antes e realmente tenho lutado para identificar o que torna um parâmetro de modelo e o que o torna uma variável latente. Portanto, analisando vários tópicos sobre este tópico neste site, a principal distinção parece ser: Variáveis ​​latentes não são observadas, mas têm uma distribuição de …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Eu sei, não posso usar convolução. Eu tenho duas variáveis ​​aleatórias A e B e elas são dependentes. Preciso da função distributiva de A + B

13 random-variable  non-independent 

Suponha que e Y ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Estou interessado em . Existe um estimador imparcial para z ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz O estimador de simples onde ˉ x e ˉ y são médias das amostras de X …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras idéias …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

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 …

13 random-variable  exponential  conditional-expectation