Perguntas com a marcação «saddlepoint-approximation»

Existem vários tópicos neste site para recomendações de livros sobre estatísticas introdutórias e aprendizado de máquina, mas estou procurando um texto sobre estatísticas avançadas, incluindo, em ordem de prioridade: probabilidade máxima, modelos lineares generalizados, análise de componentes principais, modelos não lineares . Eu tentei o Statistical Models da AC Davison, …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

Como funciona a aproximação do ponto de sela? Para que tipo de problema é bom? (Sinta-se à vontade para usar um exemplo ou exemplos específicos a título ilustrativo) Existem desvantagens, dificuldades, coisas a serem observadas ou armadilhas para os incautos?

38 distributions  mathematical-statistics  mgf  saddlepoint-approximation  partial-moments 

Eu li que a soma das variáveis ​​aleatórias Gamma com o mesmo parâmetro de escala é outra variável aleatória Gamma. Também vi o artigo de Moschopoulos descrevendo um método para a soma de um conjunto geral de variáveis ​​aleatórias gama. Eu tentei implementar o método de Moschopoulos, mas ainda não …

35 probability  distributions  gamma-distribution  summations  saddlepoint-approximation 

A função característica da distribuição de Fisher é: C ( t ) = Γ ( α + 1F(1,α)F(1,α)\mathcal{F}(1,\alpha) ondeUé afunção hipergeométrica confluente. Estou tentando resolver a transformada inversa de FourierF-1t,xdan-convoluçãopara recuperar a densidade de uma variávelx, ou seja: F-1t,x(C(t)n) com o objetivo de obter a distribuição da soma denvariáveis ​​aleatórias …

23 probability  random-variable  f-distribution  saddlepoint-approximation 

Preciso encontrar a distribuição da variável aleatória Y=∑i = 1n(XEu)2Y=∑Eu=1n(XEu)2Y=\sum_{i=1}^{n}(X_i)^2 onde XEu∼ N( μEu, σ2Eu)XEu∼N(μEu,σEu2)X_i\sim{\cal{N}}(\mu_i,\sigma^2_i) e todos os XEuXEuX_i s são independentes. Eu sei que é possível a primeira a encontrar o produto de todas as funções de geração de momento para a XEuXEuX_i s, e depois transformar de volta …

21 distributions  chi-squared  random-variable  saddlepoint-approximation 

A maioria dos resultados assintóticos nas estatísticas prova que, como um estimador (como o MLE) converge para uma distribuição normal com base em uma expansão taylor de segunda ordem da função de probabilidade. Acredito que exista um resultado semelhante na literatura bayesiana, o "Teorema Bayesiano do Limite Central", que mostra …

14 mathematical-statistics  asymptotics  saddlepoint-approximation 

Adição, subtração, multiplicação e divisão de variáveis ​​aleatórias normais estão bem definidas, mas e as operações trigonométricas? Por exemplo, suponhamos que estou tentando encontrar o ângulo de uma cunha triangular (modelada como um triângulo de ângulo reto) com os dois catetos com as dimensões d1d1d_1 e , ambos descritos como …

14 distributions  normal-distribution  circular-statistics  saddlepoint-approximation 

Qual é a melhor maneira de aproximar para dois inteiros dados quando você conhece a média , variação , e excesso de curtose de uma distribuição discreta e fica claro pelas medidas (diferentes de zero) da forma e que uma aproximação normal não é apropriada?m , n u σ 2 …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

Um dado de 6 lados é rolado iterativamente. Qual é o número esperado de jogadas necessárias para fazer uma soma maior ou igual a K? Antes da edição P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=3 in …

9 self-study  mean  expected-value  dice  saddlepoint-approximation 

Este problema surgiu em minha pesquisa: suponha que sejam distribuições exponenciais (ED) com média e permita que seja um número não negativo. É verdade que Isso passa na verificação de sanidade, pois o valor esperado de ambos os lados é igual a , e se deixarmos , o lado esquerdo …

8 distributions  mathematical-statistics  poisson-distribution  exponential  saddlepoint-approximation 

Suponha que eu tenha variáveis ​​aleatórias normais independentesnnn X1∼N(μ1,σ21)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) e . Como caracterizaria a densidade de se a distribuição de cada é truncada para dentro ? Em outras palavras, estou amostrando distribuições normais independentes, descartando amostras fora de de cada média …

8 r  normal-distribution  pdf  truncation  saddlepoint-approximation