Als «distributions» getaggte Fragen

Eine Verteilung ist eine mathematische Beschreibung von Wahrscheinlichkeiten oder Häufigkeiten.

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Gibt es Standardfunktionen für diskrete Gleichverteilungen in R?
Die meisten Standarddistributionen in R haben eine Befehlsfamilie - pdf / pmf, cdf / cmf, quantile, zufällige Abweichungen (zum Beispiel dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). Ich weiß, es ist einfach genug, einige Standardbefehle zu verwenden, um diese Funktionen für die diskreten Gleichverteilungen zu reproduzieren, aber gibt es bereits eine bevorzugte integrierte …
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Ähnlichkeits- oder Abstandsmaße zwischen zwei Kovarianzmatrizen
Gibt es Ähnlichkeits- oder Abstandsmaße zwischen zwei symmetrischen Kovarianzmatrizen (beide mit den gleichen Abmessungen)? Ich denke hier an Analoga zur KL-Divergenz von zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder dem euklidischen Abstand zwischen Vektoren, außer wenn sie auf Matrizen angewendet werden. Ich stelle mir vor, dass es einige Ähnlichkeitsmessungen geben würde. Idealerweise möchte ich …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Warum wird RSS Chi-Quadrat-mal np verteilt?
Ich möchte , verstehen , warum unter dem OLS - Modell, die RSS (Restsumme der Quadrate) verteilt wird ( die Anzahl der Parameter in dem Modell ist, die Anzahl der Beobachtungen).χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Ich entschuldige mich dafür, dass ich eine so grundlegende Frage gestellt habe, aber ich kann die Antwort anscheinend …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Testen von Verteilungshypothesen - Was bringt es, wenn Sie Ihre Nullhypothese nicht akzeptieren können?
Verschiedene Hypothesentests, wie der GOF-Test, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling usw., folgen diesem Grundformat:χ2χ2\chi^{2} : Die Daten folgen der angegebenen Verteilung.H0H0H_0 H1H1H_1 : Die Daten folgen nicht der angegebenen Verteilung. Typischerweise bewertet man die Behauptung, dass einige gegebene Daten einer gegebenen Verteilung folgen, und wenn man ablehnt , sind die Daten auf einer …
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Intuitive Erklärung von Verteilungskonvergenz und Wahrscheinlichkeitskonvergenz
Was ist der intuitive Unterschied zwischen einer zufälligen Variablen, deren Wahrscheinlichkeit konvergiert, und einer zufälligen Variablen, deren Verteilung konvergiert? Ich habe zahlreiche Definitionen und mathematische Gleichungen gelesen, aber das hilft nicht wirklich. (Bitte denken Sie daran, dass ich Student im Grundstudium der Ökonometrie bin.) Wie kann eine Zufallsvariable zu einer …
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Ist die Verteilung
Ich bin neulich über diese Dichte gelaufen. Hat jemand diesem einen Namen gegeben? f(x)=log(1+x−2)/2πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi Die Dichte ist am Ursprung unendlich und es hat auch fette Schwänze. Ich habe es als vorherige Verteilung in einem Kontext gesehen, in dem viele Beobachtungen als klein, aber auch …
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