Ich stelle fest, dass bei Statistiken / Methoden des maschinellen Lernens eine Verteilung häufig durch einen Gaußschen Wert angenähert wird und dann der Gaußsche Wert für die Stichprobe verwendet wird. Sie beginnen mit der Berechnung der ersten beiden Momente der Verteilung und verwenden diese, um μμ\mu und σ2σ2\sigma^2 zu schätzen …
Ich habe also einen zufälligen Prozess, der logarithmisch normalverteilte Zufallsvariablen . Hier ist die entsprechende Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion:XXX Ich wollte die Verteilung einiger Momente dieser ursprünglichen Verteilung schätzen , sagen wir den ersten Moment: das arithmetische Mittel. Zu diesem Zweck habe ich 100 Zufallsvariablen 10000-mal gezeichnet, um 10000-Schätzungen des arithmetischen Mittels zu …
Welche Tests stehen zur Verfügung, um zwei unabhängige Stichproben auf die Nullhypothese hin zu testen, dass sie aus Populationen mit demselben Versatz stammen? Es gibt einen klassischen 1-Stichproben-Test, um festzustellen, ob der Versatz einer festen Zahl entspricht (der Test bezieht sich auf den 6. Stichprobenmoment!). Gibt es eine einfache Übersetzung …
In Kreis Statistiken, der Erwartungswert einer Zufallsvariablen mit den Werten auf dem Kreis S ist definiert als m 1 ( Z ) = ∫ S z P Z ( θ ) d θ (siehe wikipedia ). Dies ist eine sehr natürliche Definition, ebenso wie die Definition der Varianz V a …
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
Gibt es eine Analogie zu den Ungleichungen von Chebyshev im einseitigen Fall? Die Chebyshev-Cantelli-Ungleichung scheint nur für die Varianz zu funktionieren, während die Chebyshevs-Ungleichung leicht für alle Exponenten erzeugt werden kann. Kennt jemand eine einseitige Ungleichung, die die höheren Momente nutzt?
Ich dachte über die Bedeutung der Familie auf der Ortsskala nach. Mein Verständnis ist, dass für jedes XXX Mitglied einer Ortsskalenfamilie mit den Parametern aaa Ort und bbb Skala die Verteilung von Z=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ =(X-a)/b nicht von irgendwelchen Parametern abhängt und für jedes dazugehörige XXX Familie. Meine Frage ist also, ob …
Ich habe eine Situation, in der ich (die ersten) Momente eines Datensatzes schätzen kann und daraus eine Schätzung der Dichtefunktion erstellen möchte.kkk Ich bin bereits auf die Pearson-Distribution gestoßen , habe jedoch festgestellt, dass sie nur auf den ersten vier Momenten beruht (mit einigen Einschränkungen hinsichtlich der möglichen Kombinationen von …
Kann jemand eine Vorstellung davon geben, warum die höheren Momente einer Wahrscheinlichkeitsverteilung p(x)wie der dritte und vierte Moment Schiefe bzw. Kurtosis entsprechen? Warum führt die Abweichung vom Mittelwert zur 3. oder 4. Potenz zu einem Maß für Schiefe und Kurtosis? Gibt es eine Möglichkeit, dies mit der dritten oder vierten …
Ich verwende den üblichen Schätzer für Kurtosis, , aber ich bemerke, dass selbst kleine Ausreißer in meiner empirischen Verteilung , dh kleine Spitzen weit vom Zentrum entfernt, beeinflussen es enorm. Gibt es einen Kurtosis-Schätzer, der robuster ist?K.^= μ^4σ^4K.^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}
Das te Moment einer Zufallsvariablen X ist endlich, wenn E ( | X r | ) < ∞ istrrrXXXE(|Xr|)<∞E(|Xr|)<∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty Ich versuche zu zeigen, dass für jede positive ganze Zahl der s- te Moment E [ | X s | ] ist auch endlich.s<rs<rs<rsssE[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|]
Was ist der beste Weg, um für zwei gegebene ganze Zahlen zu approximieren wenn Sie den Mittelwert , die Varianz , die Schiefe und die überschüssige Kurtosis einer diskreten Verteilung und aus den (Nicht-Null-) Maßen der Form und dass eine normale Annäherung nicht angemessen ist?Pr[n≤X≤m]Pr[n≤X≤m]Pr[n \leq X \leq m]m,nm,nm,nμμ\muσ2σ2\sigma^2γ1γ1\gamma_1γ2γ2\gamma_2XXXγ1γ1\gamma_1γ2γ2\gamma_2 Normalerweise …
Ich bin gespannt, ob es eine Transformation gibt, die den Versatz einer Zufallsvariablen verändert, ohne die Kurtosis zu beeinflussen. Dies wäre analog dazu, wie eine affine Transformation eines RV den Mittelwert und die Varianz beeinflusst, nicht jedoch den Versatz und die Kurtosis (teilweise, weil der Versatz und die Kurtosis als …
Ich berechne die Kovarianz einer Verteilung parallel und muss die verteilten Ergebnisse zu einem singulären Gaußschen kombinieren. Wie kombiniere ich die beiden? Die lineare Interpolation zwischen den beiden funktioniert fast, wenn sie ähnlich verteilt und dimensioniert sind. Wikipedia bietet unten ein Forum zur Kombination, aber es scheint nicht richtig zu …
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