Als «gamma-distribution» getaggte Fragen

Die Gammaverteilung kann eine große Bandbreite von Formen annehmen, und angesichts des Zusammenhangs zwischen Mittelwert und Varianz durch ihre beiden Parameter scheint sie geeignet zu sein, die Heteroskedastizität in nicht negativen Daten auf eine Art und Weise zu behandeln, wie dies bei logarithmisch transformiertem OLS der Fall ist Sie müssen …

88 generalized-linear-model  gamma-distribution 

Ich versuche die Philosophie zu verstehen, die hinter der Verwendung eines generalisierten linearen Modells (GLM) gegenüber einem linearen Modell (LM) steckt. Ich habe unten einen Beispieldatensatz erstellt: Log( y) = x + εLog⁡(y)=X+ε\log(y) = x + \varepsilon Das Beispiel hat nicht den Fehler als Funktion der Größe vonyεε\varepsilonyyy , daher …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

(Dies basiert auf einer Frage, die ich gerade per E-Mail erhalten habe. Ich habe einen Kontext aus einem vorherigen kurzen Gespräch mit derselben Person hinzugefügt.) Letztes Jahr wurde mir gesagt, dass die Gammaverteilung schwerer ist als die logarithmische Verteilung, und seitdem wurde mir mitgeteilt, dass dies nicht der Fall ist. …

41 distributions  gamma-distribution  lognormal  heavy-tailed 

plot(density(rexp(100)) Offensichtlich steht die gesamte Dichte links von Null für eine Verzerrung. Ich möchte einige Daten für Nicht-Statistiker zusammenfassen und Fragen dazu vermeiden, warum nicht-negative Daten eine Dichte links von Null aufweisen. Die Diagramme dienen der Randomisierungsprüfung. Ich möchte die Verteilung der Variablen nach Behandlungs- und Kontrollgruppen aufzeigen. Die Verteilungen …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

Ich habe gelesen, dass die Summe der Gamma-Zufallsvariablen mit demselben Skalenparameter eine andere Gamma-Zufallsvariable ist. Ich habe auch gesehen, dass der Artikel von Moschopoulos eine Methode zur Summierung einer allgemeinen Menge von Gamma-Zufallsvariablen beschreibt. Ich habe versucht, die Methode von Moschopoulos zu implementieren , habe aber noch keinen Erfolg. Wie …

35 probability  distributions  gamma-distribution  summations  saddlepoint-approximation 

Ich habe eine experimentell beobachtete Verteilung, die einer Gamma- oder Lognormalverteilung sehr ähnlich sieht. Ich habe gelesen, dass die Lognormalverteilung die maximale Entropiewahrscheinlichkeitsverteilung für eine Zufallsvariable für die der Mittelwert und die Varianz von ln ( X ) festgelegt sind. Hat die Gamma-Verteilung ähnliche Eigenschaften?XXXln(X)ln⁡(X)\ln(X)

29 pdf  gamma-distribution  lognormal 

Ich bin ein Student, der ein Interesse für Statistik entwickelt. Ich mag das Material über alles, aber manchmal fällt es mir schwer, über Anwendungen für das wirkliche Leben nachzudenken. Insbesondere geht es bei meiner Frage um häufig verwendete statistische Verteilungen (normal - Beta-Gamma usw.). Ich denke, in einigen Fällen erhalte …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

Ich habe kürzlich festgestellt, dass es notwendig ist, ein PDF für das Quadrat einer normalen Zufallsvariablen mit Mittelwert 0 abzuleiten. Aus irgendeinem Grund habe ich mich dafür entschieden, die Varianz vorher nicht zu normalisieren. Wenn ich das richtig gemacht habe, ist dieses PDF wie folgt: N2(x;σ2)=1σ2π−−√x−−√e−x2σ2N2(x;σ2)=1σ2πxe−x2σ2 N^2(x; \sigma^2) = \frac{1}{\sigma …

26 normal-distribution  gamma-distribution 

Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 5 Jahren migriert . Ich habe eine Frage zur Parameterinterpretation für eine GLM mit einer gamma-verteilten abhängigen Variablen. Dies ist, was R für mein GLM mit einem Log-Link zurückgibt: Call: glm(formula = income ~ …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Das scheint so elementar zu sein, aber ich bleibe immer an diesem Punkt stecken ... Die meisten Daten, mit denen ich zu tun habe, sind nicht normal, und die meisten Analysen basieren auf einer GLM-Struktur. Für meine aktuelle Analyse habe ich eine Antwortvariable, die "Gehgeschwindigkeit" (Meter / Minute) ist. Es …

19 generalized-linear-model  stata  gamma-distribution 

Ich möchte nach einer Dichte wobei und sind streng positiv. (Motivation: Dies kann für die Gibbs-Abtastung nützlich sein, wenn der Formparameter einer Gammadichte eine einheitliche Priorität hat.)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(ein)∝ceindein-1Γ(ein)1(1,∞)(ein) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cccddd Kann jemand von dieser Dichte leicht probieren? Vielleicht ist es Standard und nur etwas, von dem ich …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

Ich versuche, die Parameter einer Gammaverteilung zu schätzen , die am besten zu meiner Datenprobe passt. Ich möchte nur den Mittelwert , den Standardwert (und damit die Varianz ) aus der Datenstichprobe verwenden, nicht die tatsächlichen Werte - da diese in meiner Anwendung nicht immer verfügbar sind. Gemäß diesem Dokument …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

Ich habe gelernt, dass die Summe der exponentiellen Zufallsvariablen der Gamma-Verteilung folgt. Aber überall, wo ich lese, ist die Parametrisierung anders. Zum Beispiel beschreibt Wiki die Beziehung, sagt aber nicht, was ihre Parameter tatsächlich bedeuten? Form, Skala, Rate, 1 / Rate? Exponentialverteilung: ~ e x p ( & lgr; ) …

18 distributions  probability  gamma-distribution 

Betrachte die Gamma-Zufallsvariable . Es gibt übersichtliche Formeln für Mittelwert, Varianz und Schiefe:X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Schiefe⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} Betrachten Sie nun eine logarithmisch transformierte Zufallsvariable . Wikipedia gibt Formeln für den Mittelwert und die Varianz an:Y=log(X)Y.=Log⁡(X)Y=\log(X) E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y.]=ψ(α)+Log⁡(θ)Var⁡[Y.]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} über Digamma- und Trigammafunktionen, die als …

16 gamma-distribution  skewness  logarithm 

Eine Poisson-Verteilung kann Ereignisse pro Zeiteinheit messen, und der Parameter ist . Die Exponentialverteilung misst die Zeit bis zum nächsten Ereignis mit dem Parameter . Man kann eine Distribution in die andere konvertieren, je nachdem, ob es einfacher ist, Ereignisse oder Zeiten zu modellieren.1λλ\lambda1λ1λ\frac{1}{\lambda} Nun ist ein Gamma-Poisson ein "gedehntes" …

16 poisson-distribution  negative-binomial  gamma-distribution  exponential-family