Als «distributions» getaggte Fragen

Die Cornish-Fisher-Erweiterung bietet eine Möglichkeit, die Quantile einer Verteilung basierend auf Momenten abzuschätzen. (In diesem Sinne sehe ich es als Ergänzung zur Edgeworth-Erweiterung , die eine Schätzung der kumulativen Verteilung basierend auf Momenten liefert.) Ich würde gerne wissen, in welchen Situationen man die Cornish-Fisher-Erweiterung für empirische Arbeiten der vorziehen würde …

11 distributions  quantiles  finance 

Ist diese separate Art der Verteilung (EX: Binomial, Bernoulli, Multinomial) oder kann jede Verteilung auf diese Weise dargestellt werden. Kann jemand mit einfachem Beispiel näher darauf eingehen

11 probability  distributions 

Ich habe eine Frage zur richtigen Verteilung, die zum Erstellen eines Modells mit meinen Daten verwendet werden soll. Ich führte eine Waldinventur mit 50 Parzellen durch, wobei jede Parzelle 20 m × 50 m misst. Für jedes Grundstück schätzte ich den Prozentsatz der Baumkronen, die den Boden beschatten. Jedes Grundstück …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

Ich verstehe den Unterschied zwischen exponentieller und geometrischer Verteilung nicht wirklich.

11 distributions 

Sei eine Klasse von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf nicht negativen Realzahlen, die durch parametrisiert sind , so dass Ich frage mich, welche bekannten Verteilungsklassen unter der Annahme des Maximums geschlossen werden und dh ob und sind unabhängig dann .QpQpQ_ppppQp([0,∞))=1.Qp([0,∞))=1. Q_p([0,\infty)) = 1. X1∼Qp1X1∼Qp1X_1\sim Q_{p_1}X2∼Qp2X2∼Qp2X_2\sim Q_{p_2}max(X1,X2)∼Qp3max(X1,X2)∼Qp3\max(X_1,X_2)\sim Q_{p_3}

11 distributions 

Regen lernt nie, deshalb ist sie mittelfristig völlig ahnungslos, obwohl es nur aus Ja / Nein-Fragen besteht. Glücklicherweise erlaubt Rain's Professor ihr, die gleiche Halbzeit so oft zu wiederholen, wie sie will, aber er meldet nur die Punktzahl, sodass Rain nicht weiß, welche Probleme sie falsch gemacht hat. Wie kann …

11 probability  distributions  self-study  entropy  decision-theory 

Die Dichte f( s ) ∝ ss + αe- s,s > 0f(s)∝ss+αe−s,s>0f(s)\propto \frac{s}{s+\alpha}e^{-s},\quad s > 0 wobeiα ≥ 0α≥0\alpha \ge 0 ein Parameter ist, liegt zwischen den Exponentialverteilungen (α = 0α=0\alpha=0 ) undΓ ( 2 , 1 )Γ(2,1)\Gamma(2,1) (α→∞α→∞\alpha \to \infty ). Nur neugierig, ob dies ein Beispiel für eine …

10 distributions  gamma-distribution  distribution-identification 

Ich modelliere die Ausbreitung von Pflanzen mithilfe einer verallgemeinerten Normalverteilung ( Wikipedia-Eintrag ), die die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion hat: b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} Dabei ist die zurückgelegte Strecke, ein Skalierungsparameter und der Formparameter. Die mittlere zurückgelegte Strecke ergibt sich aus der Standardabweichung dieser Verteilung:dddaaabbb a2Γ(3/b)Γ(1/b)−−−−−−−−√a2Γ(3/b)Γ(1/b) \sqrt{\frac{a^2 \Gamma(3/b)}{\Gamma(1/b)}} Dies ist praktisch, da es eine …

10 distributions  bayesian  mcmc 

Sei (X1,X2,…,Xn)(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n) eine Zufallsstichprobe aus der Dichte fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 Ich versuche, den UMVUE von θ zu findenθ1+θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} . Die Fugendichte von (X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) beträgt fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp[(θ−1)∑i=1nlnxi+nlnθ+ln(10<x1,…,xn<1)],θ>0fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp⁡[(θ−1)∑i=1nln⁡xi+nln⁡θ+ln⁡(10<x1,…,xn<1)],θ>0\begin{align} f_{\theta}(x_1,\cdots,x_n)&=\theta^n\left(\prod_{i=1}^n x_i\right)^{\theta-1}\mathbf1_{00 \end{align} Da die Bevölkerung pdf fθfθf_{\theta} auf die Ein-Parameter exponentiellen Familie gehört, das zeigt , dass eine vollständige erschöpfende Statistik für θθ\theta sei T(X1,…,Xn)=∑i=1nlnXiT(X1,…,Xn)=∑i=1nln⁡XiT(X_1,\ldots,X_n)=\sum_{i=1}^n\ln …

10 self-study  distributions  estimation  inference  beta-distribution 

Betrachten Sie einen Erdos-Renyi- Zufallsgraphen . Die Menge von Eckpunkten ist mit . Der Satz von Kanten wird durch einen zufälligen Prozess konstruiert.n V V = { 1 , 2 , ... , n } EG=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))nnnVVVV={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE Sei eine Wahrscheinlichkeit , dann tritt jedes ungeordnete Paar von Eckpunkten ( …

10 probability  distributions  binomial  graph-theory 

Angenommen, wir haben 3 Zufallsvariablen und kennen die paarweise Randverteilung , aber wir wissen nichts anderes (wie z als bedingte Unabhängigkeit). Können wir die gemeinsame Verteilung ?X1,X2,X3X1,X2,X3X_1,X_2,X_3P(X1,X2),P(X2,X3),P(X3,X1)P(X1,X2),P(X2,X3),P(X3,X1)P(X_1,X_2), P(X_2,X_3), P(X_3,X_1)P(X1,X2,X3)P(X1,X2,X3)P(X_1,X_2,X_3)

10 probability  distributions 

Angenommen, wir haben eine geordnete Liste von Artikeln [a, b, c, ... x, y, z, ...] Ich suche eine Familie von Distributionen mit Unterstützung für die obige Liste, die von einem Parameter Alpha gesteuert wird, damit: Für Alpha = 0 wird dem ersten Element eine Wahrscheinlichkeit von 1 und dem …

10 distributions  sampling  discrete-data 

Kurze Frage: Gibt es eine Fettfingerverteilung? Ich bin sicher, wenn es existiert, hat es einen anderen Namen. Ich weiß nicht, wie ich es als analytische Funktion formulieren soll. Können Sie mir helfen, entweder eine vorhandene Version davon zu finden oder sie in einer saubereren Form als einer riesigen Simulation zu …

10 distributions  simulation 

In Wikidata ist es möglich, Wahrscheinlichkeitsverteilungen (wie alles andere) in einer Ontologie zu verknüpfen, z. B. dass die t-Verteilung eine Unterklasse der nichtzentralen t-Verteilung ist, siehe z. https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/?property=P279&item=Q209675&iterations=3&limit=3 Es gibt verschiedene Grenzfälle, z. B. wenn die Freiheitsgrade in der t-Verteilung gegen unendlich gehen oder wenn die Varianz für die Normalverteilung …

10 distributions  normal-distribution  dirac-delta 

Wenn und , kann ich dann sagen, dass Y \ sim U (a, b)?Y ≤ U ( a , X ) Y ≤ U ( a , b ) ?X∼U(a,b)X∼U(a,b)X \sim U(a, b)Y∼U(a,X)Y∼U(a,X)Y \sim U(a, X)Y∼U(a,b)?Y∼U(a,b)?Y \sim U(a, b)? Ich spreche von kontinuierlichen Gleichverteilungen mit Grenzen [a,b][a,b][a, b] . Ein …

10 uniform  distributions