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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Dichte von Robotern, die zufällige Schritte in einem unendlichen zufälligen geometrischen Diagramm ausführen
Betrachten Sie einen unendlichen zufälligen geometrischen Graphen, in dem die Knotenpositionen einem Poisson-Punkt-Prozess mit der Dichte folgen und Kanten zwischen den Knoten platziert werden, die näher als d sind . Daher folgt die Länge der Kanten dem folgenden PDF:ρρ\rhoddd f( l ) = { 2 ld2l ≤ d0l > df(l)={2ld2l≤d0l>d …
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So testen Sie formell, ob eine normale (oder eine andere) Verteilung „unterbrochen“ ist
In der Sozialwissenschaft kommt es häufig vor, dass Variablen, die beispielsweise normal verteilt werden sollten , eine Diskontinuität in ihrer Verteilung um bestimmte Punkte aufweisen. Wenn es beispielsweise bestimmte Grenzwerte wie "Bestehen / Nichtbestehen" gibt und diese Maßnahmen einer Verzerrung unterliegen, kann es an diesem Punkt zu einer Diskontinuität kommen. …
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Generieren Sie zufällige multivariate Werte aus empirischen Daten
Ich arbeite an einer Monte-Carlo-Funktion zur Bewertung mehrerer Vermögenswerte mit teilweise korrelierten Renditen. Derzeit generiere ich nur eine Kovarianzmatrix und speise die rmvnorm()Funktion in R ein. (Erzeugt korrelierte Zufallswerte.) Betrachtet man jedoch die Verteilung der Renditen eines Vermögenswerts, so wird dieser normalerweise nicht verteilt. Dies ist wirklich eine zweiteilige Frage: …
10 mcmc  monte-carlo  pdf 
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Kernelbandbreite bei der Schätzung der Kerneldichte
Ich mache eine Kernel-Dichteschätzung mit einem Satz gewichteter Punkte (dh jede Probe hat ein Gewicht, das nicht notwendig ist) in N-Dimensionen. Außerdem befinden sich diese Stichproben nur in einem metrischen Raum (dh wir können einen Abstand zwischen ihnen definieren), aber sonst nichts. Zum Beispiel können wir weder den Mittelwert der …
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Wie verteilt sich der Fehler auf logistische Wachstumsdaten?
In der Ökologie verwenden wir häufig die logistische Wachstumsgleichung: N.t= K.N.0er tK.+ N.0er t - 1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} oder N.t= K.N.0N.0+ ( K.- N.0) e- r tNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} wobei die Tragfähigkeit ist (maximale Dichte erreicht), …
10 r  distributions  pdf  ecology 
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einfache Stichprobenmethode für einen Kernel Density Estimator
Ich habe einen einfachen Kernel Density Estimator in Java entwickelt, der auf ein paar Dutzend Punkten (vielleicht bis zu einhundert oder so) und einer Gaußschen Kernelfunktion basiert. Die Implementierung gibt mir zu jedem Zeitpunkt das PDF und CDF meiner Wahrscheinlichkeitsverteilung. Ich möchte jetzt eine einfache Stichprobenmethode für diese KDE implementieren …
10 sampling  pdf  kde 
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Einheitliches PDF der Differenz von zwei rv
Ist es möglich, dass das PDF der Differenz zweier iid-Wohnmobile wie ein Rechteck aussieht (anstelle von beispielsweise dem Dreieck, das wir erhalten, wenn die Wohnmobile aus der gleichmäßigen Verteilung entnommen werden)? dh ist es möglich, dass das PDF f von jk (für zwei iid rvs aus einer Verteilung) f (x) …
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Können wir die Irwin-Hall-Verteilung allgemeiner gestalten?
Ich muss eine symmetrische Verteilungsklasse mit niedriger Kurtosis finden, die die einheitliche, die dreieckige und die normale Gaußsche Verteilung umfasst. Die Irwin-Hall - Verteilung (Summe der Standard - Uniform) bietet diese Eigenschaft, werden aber nicht ganzzahligen Aufträge nicht die Behandlung . Wenn Sie jedoch zB einfach unabhängig voneinander z. B. …
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Glätten Sie eine kreisförmige / periodische Zeitreihe
Ich habe Daten für Kraftfahrzeugunfälle nach Tageszeit. Wie zu erwarten, sind sie mitten am Tag hoch und erreichen zur Hauptverkehrszeit ihren Höhepunkt. Die Standard-geom_density von ggplot2 glättet es gut Eine Teilmenge der Daten für Unfälle im Zusammenhang mit Alkohol am Steuer ist an beiden Enden des Tages (abends und am …
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Was bedeutet hochgestellt in
Im Zusammenhang mit der wahrscheinlichkeitsbasierten Inferenz habe ich einige Notationen bezüglich der interessierenden Parameter gesehen, die ich etwas verwirrend fand. Zum Beispiel Notation wie pθ( x )pθ(x)p_{\theta}(x) und E.θ[ S.( θ ) ]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] . Welche Bedeutung hat der Parameter ( θθ\theta ) in der obigen Indexnotation? Mit anderen Worten, …
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Wie heißt dieses „Phänomen“?
Unten finden Sie ein Histogramm einiger Daten. Die Bins sind Ganzzahlen, die anderen Parameter sind irrelevant. Wie Sie sehen können, scheint es zwei getrennte, aber überlappende Normalverteilungen für ungerade und gerade Zahlen zu geben. Die Wahrscheinlichkeit, eine gerade Zahl zu sein, beträgt 1/3, bei einer ungeraden Zahl ebenfalls 2/3. Ich …
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