Als «distributions» getaggte Fragen

Eine Verteilung ist eine mathematische Beschreibung von Wahrscheinlichkeiten oder Häufigkeiten.

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Ordnungsstatistik (z. B. Minimum) der unendlichen Sammlung von Chi-Quadrat-Variablen?
Dies ist mein erstes Mal hier. Bitte lassen Sie mich wissen, ob ich meine Frage in irgendeiner Weise klären kann (einschließlich Formatierung, Tags usw.). (Und hoffentlich kann ich später bearbeiten!) Ich habe versucht, Referenzen zu finden und mich mithilfe der Induktion zu lösen, bin aber bei beiden gescheitert. Ich versuche …
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Wie vergleiche ich zwei Datensätze mit dem QQ-Plot mit ggplot2?
Als Statistik- und R-Neuling hatte ich große Schwierigkeiten, qqplots mit einem Seitenverhältnis von 1: 1 zu erstellen. ggplot2 scheint weitaus mehr Kontrolle über das Plotten zu bieten als die Standard-R-Plot-Pakete, aber ich kann nicht sehen, wie ein qqplot in ggplot2 durchgeführt wird, um zwei Datensätze zu vergleichen. Also meine Frage, …
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Verwenden Sie die Poisson-Regression für kontinuierliche Daten?
Kann die Poisson-Verteilung verwendet werden, um sowohl kontinuierliche als auch diskrete Daten zu analysieren? Ich habe einige Datensätze, in denen Antwortvariablen kontinuierlich sind, aber eher einer Poisson-Verteilung als einer Normalverteilung ähneln. Die Poisson-Verteilung ist jedoch eine diskrete Verteilung und befasst sich normalerweise mit Zahlen oder Zählungen.
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Approximation von für eine diskrete Verteilung
Was ist der beste Weg, um für zwei gegebene ganze Zahlen zu approximieren wenn Sie den Mittelwert , die Varianz , die Schiefe und die überschüssige Kurtosis einer diskreten Verteilung und aus den (Nicht-Null-) Maßen der Form und dass eine normale Annäherung nicht angemessen ist?Pr[n≤X≤m]Pr[n≤X≤m]Pr[n \leq X \leq m]m,nm,nm,nμμ\muσ2σ2\sigma^2γ1γ1\gamma_1γ2γ2\gamma_2XXXγ1γ1\gamma_1γ2γ2\gamma_2 Normalerweise …
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Warum ist die Kreuzentropie intuitiv ein Maß für den Abstand zweier Wahrscheinlichkeitsverteilungen?
Für zwei diskrete Verteilungen und ist die Kreuzentropie definiert alspppqqq H(p,q)=−∑xp(x)logq(x).H(p,q)=−∑xp(x)log⁡q(x).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). Ich frage mich, warum dies ein intuitives Maß für den Abstand zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen wäre. Ich sehe, dass die Entropie von , die die "Überraschung" von misst . ist das Maß, das teilweise durch . Ich verstehe …
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Teilen Sie die Daten in N gleiche Gruppen auf
Ich habe einen Datenrahmen, der Werte in 4 Spalten enthält: Zum Beispiel: ID, price, click count,rating Was ich tun möchte, ist, diesen Datenrahmen in N verschiedene Gruppen "aufzuteilen", wobei jede Gruppe die gleiche Anzahl von Zeilen mit der gleichen Verteilung von Preis-, Klickzahl- und Bewertungsattributen hat. Jeder Rat wird sehr …
11 r  distributions 
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Was ist eine Log-Odds-Verteilung?
Ich lese ein Lehrbuch über maschinelles Lernen (Data Mining von Witten et al., 2011) und bin auf diese Passage gestoßen: ... Außerdem können verschiedene Verteilungen verwendet werden. Obwohl die Normalverteilung normalerweise eine gute Wahl für numerische Attribute ist, ist sie nicht für Attribute geeignet, die ein vorbestimmtes Minimum, aber keine …
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Wann wären kleinste Quadrate eine schlechte Idee?
Wenn ich ein Regressionsmodell habe: wobei und ,Y.= X.β+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E[ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) Wann wäre die Verwendung von , dem gewöhnlichen Schätzer der kleinsten Quadrate von , eine schlechte Wahl für einen Schätzer?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta Ich versuche ein Beispiel …
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