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).

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Macht Wolfram Mathworld einen Fehler bei der Beschreibung einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung mit einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion?
In der Regel wird eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über diskrete Variablen mit einer Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion (PMF) beschrieben: Bei der Arbeit mit kontinuierlichen Zufallsvariablen beschreiben wir Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) anstelle einer Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion. - Deep Learning von Goodfellow, Bengio und Courville Allerdings Wolfram Mathworld ist PDF mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung über diskrete Variablen zu …
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Wie berechnet man die Überlappung zwischen den empirischen Wahrscheinlichkeitsdichten?
Ich suche nach einer Methode zur Berechnung der Überlappungsfläche zwischen zwei Kerndichteschätzungen in R als Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei Stichproben. Um dies zu verdeutlichen, müsste ich im folgenden Beispiel die Fläche des violett überlappenden Bereichs quantifizieren: library(ggplot2) set.seed(1234) d <- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, 0, 3))) …
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Gibt es eine optimale Bandbreite für einen Kernel-Dichteschätzer für Derivate?
Ich muss die Dichtefunktion basierend auf einer Reihe von Beobachtungen mit dem Kernel-Dichteschätzer abschätzen. Basierend auf den gleichen Beobachtungen muss ich auch die erste und die zweite Ableitung der Dichte unter Verwendung der Ableitungen des Kerndichteschätzers schätzen. Die Bandbreite wird sicherlich einen großen Einfluss auf das Endergebnis haben. Zunächst weiß …
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Finden lokaler Extrema einer Dichtefunktion mit Splines
Ich versuche, die lokalen Maxima für eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zu finden (gefunden mit der densityMethode von R ). Ich kann keine einfache Methode zum Umsehen von Nachbarn durchführen (bei der man sich an einem Punkt umsieht, um festzustellen, ob es sich um ein lokales Maximum in Bezug auf die Nachbarn handelt), …
14 r  pdf  splines  maximum 
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Warum ist MLE sinnvoll, wenn die Wahrscheinlichkeit einer einzelnen Stichprobe 0 ist?
Dies ist ein seltsamer Gedanke, den ich hatte, als ich einige alte Statistiken durchgesehen habe, und aus irgendeinem Grund kann ich mir die Antwort nicht vorstellen. Ein fortlaufendes PDF zeigt die Dichte der beobachteten Werte in einem bestimmten Bereich an. Wenn beispielsweise X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu,\sigma^2) ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit, …
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Woher kommt die Beta-Distribution?
Wie hier sicher jeder weiß, ist das PDF der Beta-Distribution X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) von f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} Ich habe überall nach einer Erklärung der Ursprünge dieser Formel gesucht, aber ich kann sie nicht finden. Jeder Artikel, den ich in der Beta-Distribution gefunden habe, scheint diese Formel zu geben, einige ihrer …
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Die Summe zweier unabhängiger Gamma-Zufallsvariablen
Laut Wikipedia-Artikel über die Gamma-Verteilung : Wenn X∼Gamma(a,θ)X∼Gamma(a,θ)X\sim\mathrm{Gamma}(a,\theta) und Y∼Gamma(b,θ)Y∼Gamma(b,θ)Y\sim\mathrm{Gamma}(b,\theta) , wobei XXX und YYY unabhängige Zufallsvariablen, dann X+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y\sim \mathrm{Gamma}(a+b, \theta) . Aber ich sehe keinen Beweis. Kann mich bitte jemand auf seinen Beweis hinweisen? Edit: Vielen Dank an Zen, und auch ich fand die Antwort als Beispiel auf der …
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Negentropie ableiten. Steckenbleiben
Diese Frage ist also etwas umständlich, aber ich habe sorgfältig versucht, sie so einfach wie möglich zu gestalten. Ziel: Kurz gesagt, es gibt eine Ableitung von Negentropie, die keine Kumulanten höherer Ordnung beinhaltet, und ich versuche zu verstehen, wie sie abgeleitet wurde. Hintergrund: (Ich verstehe das alles) Ich lerne selbst …
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Wie berechnet man den erwarteten Wert einer Standardnormalverteilung?
Ich möchte lernen, wie man den erwarteten Wert einer kontinuierlichen Zufallsvariablen berechnet. Es scheint, dass der erwartete Wert E[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫−∞∞xf(x)dxE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}x wobei f(x)f(x)f(x) die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von XXX . Angenommen, die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von ist f ( x ) = 1XXX ist die Dichte der Standardnormalverteilung.f(x)=12π−−√e−x22f(x)=12πe−x22f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{\frac{-x^{2}}{2}} Also würde ich …
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Wie heißt die Dichteschätzmethode, bei der alle möglichen Paare verwendet werden, um eine normale Mischungsverteilung zu erstellen?
Ich habe mir gerade eine nette (nicht unbedingt gute) Methode ausgedacht, um eindimensionale Dichteschätzungen zu erstellen, und meine Frage lautet: Hat diese Dichteschätzmethode einen Namen? Wenn nicht, handelt es sich um einen Sonderfall einer anderen Methode in der Literatur? Hier ist die Methode: Wir haben ein Vektor X=[x1,x2,...,xn]X=[x1,x2,...,xn]X = [x_1,x_2,...,x_n] …
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