Als «pdf» getaggte Fragen

Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) einer kontinuierlichen Zufallsvariablen gibt die relative Wahrscheinlichkeit für jeden ihrer möglichen Werte an. Verwenden Sie dieses Tag auch für diskrete Wahrscheinlichkeitsmassenfunktionen (PMFs).

4
Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
3
Wie ist
Die kartesischen Koordinaten eines zufälligen Punktes seien st .x,yx,yx,y(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) Somit ist der Radius, , nicht gleichmäßig verteilt , wie angedeutet durch ‚s pdf .ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho Trotzdem würde ich erwarten, dass nahezu einheitlich ist, ohne Artefakte aufgrund der 4 Reste an den Rändern:θ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta = …
2
Warum ist die CDF einer Probe gleichmäßig verteilt?
Ich lese hier gegeben , dass eine Probe aus einer stetigen Verteilung mit cdf folgt die zu korrespondierende Stichprobe einer einheitlichen Standardverteilung.X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n U i = F X ( X i )FXFX F_X Uich= FX( Xich)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) Ich habe dies mithilfe von …
17 pdf  uniform  cdf  intuition 
2
Wie ist die Verteilung von
Ich habe vier unabhängige gleichmäßig verteilte Variablen a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , jeweils in [0,1][0,1][0,1] . Ich möchte die Verteilung von berechnen (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc. Ich habe die Verteilung von u2=4bcu2=4bcu_2=4bc zu f 2 ( u 2 ) = - 1 berechnetf2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14ln⁡u24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4} (daheru2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]), und vonseinNun die Verteilung einer Summeist (sind auch unabhängig)weil. Hier hat es …
1
Wie man die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion aus der Dichtefunktion in R findet / schätzt
Angenommen, ich habe eine Variable Xmit unbekannter Verteilung. In Mathematica SmoothKernelDensitykönnen wir mithilfe der Funktion eine geschätzte Dichtefunktion haben. Diese geschätzte Dichtefunktion kann zusammen mit der PDFFunktion verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion eines Werts zu berechnen, etwa Xin der Form der PDF[density,X]Annahme, dass "Dichte" das Ergebnis von ist SmoothKernelDensity. Es …
17 r  pdf  cdf 
4
Was zu glauben: Kolmogorov-Smirnov-Test oder QQ-Plot?
Ich versuche festzustellen, ob mein Datensatz mit kontinuierlichen Daten einer Gammaverteilung mit den Parametern shape 1.7 und rate 0.000063 folgt.====== Das Problem ist, wenn ich mit R ein QQ-Diagramm meines Datensatzes gegen die theoretische Verteilung Gamma (1,7, 0,000063) erstelle, bekomme ich ein Diagramm, das zeigt, dass die empirischen Daten in …
1
Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
2
Fläche unter dem "pdf" in der Kerndichteschätzung in R
Ich versuche, die ' Dichte' -Funktion in R zu verwenden, um Kernel-Dichteschätzungen durchzuführen. Ich habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu interpretieren und verschiedene Datensätze zu vergleichen, da die Fläche unter der Kurve nicht unbedingt 1 zu sein scheint. Für jede Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) müssen wir die Fläche . Ich gehe davon …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.