Als «quantile-function» getaggte Fragen

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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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CDF zur Macht erhoben?
Wenn FZFZF_Z eine CDF ist, sieht es so aus, als wäre ( ) ebenfalls eine CDF.FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα>0α>0\alpha \gt 0 F: Ist das ein Standardergebnis? F: Gibt es einen guten Weg , um eine Funktion zu finden mit st , wobeiX ≡ g ( Z )gggX≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z)FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alphax≡g(z)x≡g(z) x \equiv …
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Wie man die Quantilfunktion erhält, wenn eine analytische Form der Verteilung nicht bekannt ist
Das Problem kommt von Seite 377-379 dieses [0] Papiers. Betrachten Sie bei einer stetigen Verteilung und einem festen :z ∈ R.FFFz∈Rz∈Rz\in\mathbb{R} Lz(t)=PF(|z−Z|≤t)Lz(t)=PF(|z−Z|≤t)L_z(t)=P_F(|z-Z|\leq t) und H(z)=L−1z(0.5)=medZ∼F|z−Z|H(z)=Lz−1(0.5)=medZ∼F|z−Z|H(z)=L^{-1}_z(0.5)=\underset{Z\sim F}{\mbox{med}}|z-Z| wobei die rechte stetige Umkehrung ist. Für ein festes z ist dies also der mittlere Abstand aller Z \ sim F zu z . …
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