Als «distributions» getaggte Fragen

Eine Verteilung ist eine mathematische Beschreibung von Wahrscheinlichkeiten oder Häufigkeiten.


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Wie kann eine Funktion in eine Wahrscheinlichkeitsdichte umgewandelt werden, während die Form der Funktion beibehalten wird?
Ich habe eine Reihe von Funktionen, von denen jede angeblich die Dichte einer Zufallsvariablen über Agenten hinweg darstellt. Jede Funktion hat auch eine Domäne, die beschreibt, welche Werte der Zufallsvariablen gültig sind. Wenn ich mich nun richtig an meine Statistikklassen erinnere und das Integral einer der Funktionen über die in …

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Kann ich die Gültigkeit zuvor angegebener Daten testen?
Problem Ich schreibe eine R-Funktion, die eine Bayes'sche Analyse durchführt, um eine posteriore Dichte bei einem informierten Prior und Daten zu schätzen. Ich möchte, dass die Funktion eine Warnung sendet, wenn der Benutzer den vorherigen überdenken muss. In dieser Frage möchte ich lernen, wie man einen Prior bewertet. Frühere Fragen …

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Welchen Test, um die Zusammensetzung der Community zu vergleichen?
Hoffe, diese Neuling-Frage ist die richtige Frage für diese Seite: Angenommen, ich möchte die Zusammensetzung der ökologischen Gemeinschaften an zwei Standorten A, B vergleichen. Ich weiß, dass alle drei Standorte Hunde, Katzen, Kühe und Vögel haben, also probiere ich ihre Häufigkeit an jedem Standort aus (ich habe nicht wirklich einen …

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Ist es möglich, multipliziert mit der logarithmischen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion analytisch zu integrieren ?
Erstens, durch analytische Integration, meine ich, gibt es eine Integrationsregel, um dies zu lösen, im Gegensatz zu numerischen Analysen (wie Trapez-, Gauß-Legendre- oder Simpson-Regeln)? Ich habe eine Funktion f(x)=xg(x;μ,σ)f(x)=xg(x;μ,σ)\newcommand{\rd}{\mathrm{d}}f(x) = x g(x; \mu, \sigma) wobei g(x;μ,σ)=1σx2π−−√e−12σ2(log(x)−μ)2g(x;μ,σ)=1σx2πe−12σ2(log⁡(x)−μ)2 g(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma x \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2\sigma^2}(\log(x) - \mu)^2} ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion einer …

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Wie kann ich weibliche Daten aus Daten ermitteln?
Ich habe ein Histogramm von Windgeschwindigkeitsdaten, das oft mit einer weiblichen Verteilung dargestellt wird. Ich möchte die weiblichen Form- und Skalierungsfaktoren berechnen, die am besten zum Histogramm passen. Ich brauche eine numerische Lösung (im Gegensatz zu grafischen Lösungen ), weil das Ziel darin besteht, die weibliche Form programmgesteuert zu bestimmen. …



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Wie schätze ich Parameter für die abgeschnittene Zipf-Verteilung aus einer Datenprobe?
Ich habe ein Problem mit dem Schätzparameter für Zipf. Meine Situation ist folgende: Ich habe einen Beispielsatz (gemessen aus einem Experiment, das Aufrufe generiert, die einer Zipf-Verteilung folgen sollten). Ich muss zeigen, dass dieser Generator wirklich Anrufe mit zipf-Verteilung generiert. Ich habe diese Fragen und Antworten bereits gelesen. Wie berechnet …


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Quantifizierung des QQ-Diagramms
Das qq-Diagramm kann verwendet werden, um zu visualisieren, wie ähnlich zwei Verteilungen sind (z. B. um die Ähnlichkeit einer Verteilung mit einer Normalverteilung zu visualisieren, aber auch um zwei Artibrary-Datenverteilungen zu vergleichen). Gibt es Statistiken, die ein objektiveres numerisches Maß erzeugen, das ihre Ähnlichkeit darstellt (vorzugsweise in normalisierter Form (0 …


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Verteilung von wenn unabhängige -Variablen sind
Als Routineübung versuche ich, die Verteilung von wobei und unabhängige Zufallsvariablen sind.X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2}XXXYYYU(0,1)U(0,1) U(0,1) Die Gelenkdichte von ist (X,Y)(X,Y)(X,Y)fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)cosθcos⁡θ\cos\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]zsinθ&lt;1⟹θ&lt;sin−1(1z)zsin⁡θ&lt;1⟹θ&lt;sin−1⁡(1z)z\sin\theta<1\implies\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)sinθsin⁡θ\sin\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right] Für haben wir also .1&lt;z&lt;2–√1&lt;z&lt;21< z<\sqrt 2cos−1(1z)&lt;θ&lt;sin−1(1z)cos−1⁡(1z)&lt;θ&lt;sin−1⁡(1z)\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)<\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right) Der Absolutwert von Jacobian der Transformation ist|J|=z|J|=z|J|=z Somit ist die Verbindungsdichte von gegeben durch(Z,Θ)(Z,Θ)(Z,\Theta) fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2√),θ∈(cos−1(1/z),sin−1(1/z))}fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2),θ∈(cos−1⁡(1/z),sin−1⁡(1/z))}f_{Z,\Theta}(z,\theta)=z\mathbf 1_{\{z\in(0,1),\,\theta\in\left(0,\pi/2\right)\}\bigcup\{z\in(1,\sqrt2),\,\theta\in\left(\cos^{-1}\left(1/z\right),\sin^{-1}\left(1/z\right)\right)\}} Durch Integration von erhalten wir das pdf von …


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Eine Normale geteilt durch
sei und .Z∼N(0,1)Z∼N(0,1)Z \sim N(0,1)W∼χ2(s)W∼χ2(s)W \sim \chi^2(s) Wenn und unabhängig voneinander verteilt sind, folgt die Variable einer Verteilung mit Freiheitsgraden .W Y = Z.ZZZWWW tsY=ZW/s√Y=ZW/sY = \frac{Z}{\sqrt{W/s}}tttsss Ich suche einen Beweis für diese Tatsache, eine Referenz ist gut genug, wenn Sie nicht das vollständige Argument aufschreiben möchten.

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