Als «distributions» getaggte Fragen

Eine Verteilung ist eine mathematische Beschreibung von Wahrscheinlichkeiten oder Häufigkeiten.

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Was sind die Vorteile der Wasserstein-Metrik gegenüber der Kullback-Leibler-Divergenz?
Was ist der praktische Unterschied zwischen der Wasserstein-Metrik und der Kullback-Leibler-Divergenz ? Die Wasserstein-Metrik wird auch als Erdbewegungsdistanz bezeichnet . Aus Wikipedia: Wasserstein-Metrik (oder Vaserstein-Metrik) ist eine Abstandsfunktion, die zwischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf einem gegebenen Metrikraum M definiert ist. und Die Kullback-Leibler-Divergenz ist ein Maß dafür, wie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von einer …
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Kontinuierliche Verallgemeinerung der negativen Binomialverteilung
Die negative Binomialverteilung (NB) ist für nicht negative ganze Zahlen definiert und hat die WahrscheinlichkeitsmassenfunktionIst es sinnvoll, eine kontinuierliche Verteilung auf nicht negative Reelle zu betrachten, die durch dieselbe Formel definiert sind (wobei durch )? Der Binomialkoeffizient kann als ein Produkt von umgeschrieben werden , das für jedes reelle gut …
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Kann ein Multinomial (1 / n,…, 1 / n) als diskretisiertes Dirichlet (1, .., 1) charakterisiert werden?
Diese Frage ist also etwas chaotisch, aber ich werde bunte Grafiken einfügen, um das auszugleichen! Zuerst der Hintergrund, dann die Frage (n). Hintergrund Angenommen, Sie haben eine nnn dimensionale multinomiale Verteilung mit gleichen Wahrscheinlichkeitswerten über die nnn Kategorien. Sei π=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n) die normierten Zählwerte ( ccc ) …
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Ausreißererkennung bei verzerrten Verteilungen
Bei einer klassischen Definition eines Ausreißers als Datenpunkt außerhalb des 1,5 * IQR aus dem oberen oder unteren Quartil wird von einer nicht verzerrten Verteilung ausgegangen. Ist die beste Methode zum Erkennen eines Ausreißers durch Analysieren einer Transformation der ursprünglichen Funktion für verzerrte Verteilungen (Exponential, Poisson, Geometrisch usw.)? Zum Beispiel …
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Wie vergleichen Bayesianer Verteilungen?
Ich denke also, dass ich die Grundlagen der frequentistischen Wahrscheinlichkeit und der statistischen Analyse (und wie schlecht sie verwendet werden können) gut verstehe. In einer frequentistischen Welt ist es sinnvoll, eine Frage wie "Unterscheidet sich diese Verteilung von jener Verteilung?" Zu stellen, da angenommen wird, dass Verteilungen real, objektiv und …
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Hat diese Distribution einen Namen?
Mir ist heute aufgefallen, dass die Verteilung könnte als Kompromiss zwischen der Gaußschen und der Laplace-Verteilung fürx∈R,p∈[1,2]undβ>0 angesehen werden.Hat eine solche Verteilung einen Namen? Und hat es einen Ausdruck für seine Normalisierungskonstante? Das Kalkül Stümpfe mich, weil ich weiß nichtwie auch fürLösung beginntCim Integral 1=C⋅∫ ∞ - ∞ exp(-|x-& mgr; …
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Student t als Mischung aus Gauß
Unter Verwendung der studentischen t-Verteilung mit k>0k>0k > 0 Freiheitsgraden haben der Ortsparameter lll und der Skalenparameter sss eine Dichte Γ(k+12)Γ(k2kπs2−−−−√){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,Γ(k+12)Γ(k2kπs2){1+k−1(x−ls)}−(k+1)/2,\frac{\Gamma \left(\frac{k+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{k}{2}\sqrt{k \pi s^2}\right)} \left\{ 1 + k^{-1}\left( \frac{x-l}{s}\right)\right\}^{-(k+1)/2}, wie man zeigt, dass die Student- Verteilung als eine Mischung von Gauß-Verteilungen geschrieben werden kann, indem man X ∼ N ( …
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Wie berechnet man die kumulative Verteilung in R?
Verschlossen . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber von historischer Bedeutung ist. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Ich muss die kumulative Verteilungsfunktion einer Datenprobe berechnen. Gibt es in R etwas Ähnliches wie hist (), das die kumulative Dichtefunktion …
23 r  distributions  cdf 
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Statistische Interpretation der maximalen Entropieverteilung
Ich habe das Prinzip der maximalen Entropie verwendet, um die Verwendung mehrerer Verteilungen in verschiedenen Umgebungen zu rechtfertigen. Ich muss jedoch noch eine statistische, im Gegensatz zur informationstheoretischen Interpretation der maximalen Entropie formulieren können. Mit anderen Worten, was bedeutet die Maximierung der Entropie für die statistischen Eigenschaften der Verteilung? Hat …
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