Als «distributions» getaggte Fragen

Eine Verteilung ist eine mathematische Beschreibung von Wahrscheinlichkeiten oder Häufigkeiten.

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Was ist die Intuition hinter der Betaverteilung?
Haftungsausschluss: Ich bin kein Statistiker, sondern ein Software-Ingenieur. Der größte Teil meiner statistischen Kenntnisse stammt aus der Selbsterziehung, daher habe ich immer noch viele Lücken im Verständnis von Konzepten, die für andere hier trivial erscheinen könnten. Daher wäre ich sehr dankbar, wenn die Antworten weniger spezifische Begriffe und mehr Erklärungen …

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Wann (und warum) sollten Sie das Protokoll einer Verteilung (von Zahlen) aufnehmen?
Angenommen, ich habe einige historische Daten, z. B. vergangene Aktienkurse, Flugpreisschwankungen, vergangene Finanzdaten des Unternehmens ... Jetzt kommt jemand (oder eine Formel) und sagt "Lass uns das Protokoll der Distribution nehmen / benutzen" und hier ist, wohin ich gehe WARUM ? Fragen: WARUM sollte man überhaupt das Verteilungsprotokoll führen? WAS …



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Wie bestimme ich, welche Distribution am besten zu meinen Daten passt?
Ich habe einen Datensatz und möchte herausfinden, welche Verteilung am besten zu meinen Daten passt. Ich habe die fitdistr()Funktion verwendet, um die notwendigen Parameter zur Beschreibung der angenommenen Verteilung abzuschätzen (z. B. Weibull, Cauchy, Normal). Mit diesen Parametern kann ich einen Kolmogorov-Smirnov-Test durchführen, um abzuschätzen, ob meine Probendaten aus derselben …





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Zusammenhang zwischen Poisson und Exponentialverteilung
Die Wartezeiten für die Poissonverteilung sind eine Exponentialverteilung mit dem Parameter Lambda. Aber ich verstehe es nicht. Poisson modelliert beispielsweise die Anzahl der Ankünfte pro Zeiteinheit. In welcher Beziehung steht dies zur Exponentialverteilung? Nehmen wir an, die Wahrscheinlichkeit von k Ankünften in einer Zeiteinheit ist P (k) (modelliert durch Poisson) …

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Generieren Sie eine Zufallsvariable mit einer definierten Korrelation zu einer oder mehreren vorhandenen Variablen.
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist jedoch nicht möglich, eine der resultierenden Variablen an eine vorhandene Variable zu binden. Anregungen …




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Wie identifiziere ich eine bimodale Verteilung?
Ich verstehe, dass wir, sobald wir die Werte als Diagramm gezeichnet haben, eine bimodale Verteilung identifizieren können, indem wir die Doppelspitzen beobachten. Aber wie findet man sie programmgesteuert? (Ich suche einen Algorithmus.)


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Wenn der t-Test und die ANOVA für zwei Gruppen gleich sind, warum sind ihre Annahmen nicht gleich?
Ich bin mir sicher, dass ich das komplett um meinen Kopf gewickelt habe, aber ich kann es einfach nicht herausfinden. Der t-Test vergleicht zwei Normalverteilungen mit der Z-Verteilung. Aus diesem Grund wird bei den DATEN von Normalität ausgegangen. ANOVA entspricht einer linearen Regression mit Dummy-Variablen und verwendet wie OLS Quadratsummen. …

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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

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Motivation für Kolmogorov Abstand zwischen Verteilungen
Es gibt viele Möglichkeiten zu messen, wie ähnlich zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind. Zu den (in verschiedenen Kreisen) populären Methoden gehören: der Kolmogorov-Abstand: der Überabstand zwischen den Verteilungsfunktionen; die Kantorovich-Rubinstein-Distanz: die maximale Differenz zwischen den Erwartungen bezüglich der beiden Funktionsverteilungen mit der Lipschitz-Konstante , die sich auch als die Distanz zwischen den …





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Empirische Beziehung zwischen Mittelwert, Median und Modus
Für eine unimodale Verteilung, die mäßig verzerrt ist, haben wir die folgende empirische Beziehung zwischen Mittelwert, Median und Modus: Wie war diese Beziehung? abgeleitet?(Mean - Mode)∼3(Mean - Median)(Mean - Mode)∼3(Mean - Median) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} Hat Karl Pearson Tausende dieser Beziehungen geplant, bevor er diese Schlussfolgerung gezogen …

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Ungefähre Auftragsstatistik für normale Zufallsvariablen
Gibt es bekannte Formeln für die Ordnungsstatistik bestimmter Zufallsverteilungen? Insbesondere die Statistik erster und letzter Ordnung einer normalen Zufallsvariablen, aber auch eine allgemeinere Antwort wären wünschenswert. Bearbeiten: Um dies zu verdeutlichen, suche ich nach Näherungsformeln, die mehr oder weniger explizit ausgewertet werden können, nicht nach dem exakten ganzzahligen Ausdruck. Zum …

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Wie kann ich die Summe der Bernoulli-Zufallsvariablen effizient modellieren?
Ich modelliere eine Zufallsvariable ( ), die die Summe einiger ~ 15-40k unabhängiger Bernoulli-Zufallsvariablen ( ) mit jeweils unterschiedlicher Erfolgswahrscheinlichkeit ( ) ist. Formal ist wobei und \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i .YYYXiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i Ich bin daran interessiert, Anfragen wie Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k) (wobei kkk angegeben ist) schnell zu beantworten …




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Warum wird angenommen, dass die Überlebenszeiten exponentiell verteilt sind?
Ich lerne die Überlebensanalyse aus diesem Beitrag über UCLA IDRE und bin in Abschnitt 1.2.1 aufgefallen . Das Tutorial sagt: ... wenn bekannt ist, dass die Überlebenszeiten exponentiell verteilt sind , dann die Wahrscheinlichkeit, eine Überlebenszeit zu beobachten ... Warum wird angenommen, dass die Überlebenszeiten exponentiell verteilt sind? Es erscheint …

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