Statystyki i duże zbiory danych cdf

3

Czy CDF są bardziej fundamentalne niż pliki PDF?

Moja stat prof w zasadzie powiedziała, że jeśli otrzyma się jedną z następujących trzech, można znaleźć dwie pozostałe: Funkcja rozkładu skumulowanego Funkcja generowania momentu Funkcja gęstości prawdopodobieństwa Ale mój profesor ekonometrii powiedział, że CDF są bardziej fundamentalne niż PDF, ponieważ istnieją przykłady, w których możesz mieć CDF, ale PDF nie …

43 probability pdf cdf mgf

10

Dlaczego suma dwóch zmiennych losowych jest splotem?

Przez długi czas nie rozumieć, dlaczego „suma” dwóch zmiennych losowych jest ich uwypuklony , natomiast suma funkcji gęstości mieszaniny f(x)f(x)f(x) i g(x)g(x)g(x) jest pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); suma arytmetyczna, a nie ich splot. Dokładna fraza „suma dwóch zmiennych losowych” pojawia się w Google 146 000 razy i jest eliptyczna w następujący sposób. Jeśli …

33 pdf terminology cdf mixture convolution

3

Rozkład współczynnika Gaussa: Pochodne wrt leżące u podstaw

Pracuję z dwoma niezależnymi rozkładami normalnymi i Y , ze średnimi μ x i μ y oraz wariancjami σ 2 x i σ 2 y .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Jestem zainteresowany w dystrybucji ich stosunek . Ani X, ani Y nie ma średniej zero, więc Z nie jest dystrybuowane jako Cauchy.Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ Muszę znaleźć …

28 distributions normal-distribution references mathematical-statistics cdf

2

Pomóż mi zrozumieć funkcję kwantylu (odwrotny CDF)

Czytam o funkcji kwantylu, ale nie jest to dla mnie jasne. Czy możesz podać bardziej intuicyjne wyjaśnienie niż podane poniżej? Ponieważ cdf jest monotonicznie rosnącą funkcją, ma odwrotność; oznaczmy to przez . Jeśli jest cdf , to jest wartością tak że P (X \ le x_ \ alpha) = \ …

26 distributions cdf inverse-cdf quantile-function

4

Jak obliczyć skumulowany rozkład w R?

Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. Muszę obliczyć funkcję skumulowanego rozkładu próbki danych. Czy istnieje coś podobnego do hist () w R, które mierzy funkcję gęstości skumulowanej? Próbuję ecdf (), ale …

23 r distributions cdf

3

Znalezienie pliku PDF na podstawie CDF

Jak znaleźć plik PDF (funkcja gęstości prawdopodobieństwa) rozkładu, biorąc pod uwagę CDF (funkcja rozkładu skumulowanego)?

23 distributions pdf cdf

5

Empiryczny CDF vs CDF

Uczę się o funkcji empirycznej kumulatywnej dystrybucji. Ale nadal nie rozumiem Dlaczego nazywa się to „empirycznym”? Czy jest jakaś różnica między Empirical CDF a CDF?

21 distributions terminology cdf ecdf

2

Dlaczego CDF próbki jest równomiernie rozmieszczony

Czytałem tutaj , że biorąc próbkę z ciągłego rozkładu z ED M X próbkę odpowiadającą U I = C X ( X I ) następujące standardowe rozkładu równomiernego.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) Zweryfikowałem to za pomocą symulacji jakościowych w Pythonie i łatwo mogłem zweryfikować związek. import matplotlib.pyplot …

17 pdf uniform cdf intuition

3

Czy pliki pdf, pmf i cdf zawierają te same informacje?

Czy pliki pdf, pmf i cdf zawierają te same informacje? Dla mnie pdf podaje całe prawdopodobieństwo do pewnego punktu (w zasadzie do obszaru pod prawdopodobieństwem). Pmf podają prawdopodobieństwo pewnego punktu. CDF podaje prawdopodobieństwo w pewnym punkcie. Więc dla mnie pdf i cdf mają te same informacje, ale pmf nie, ponieważ …

17 probability distributions pdf inference cdf

3

Dlaczego funkcja skumulowanej dystrybucji (CDF) jednoznacznie definiuje rozkład?

Zawsze mówiono mi, że CDF jest wyjątkowy, jednak PDF / PMF nie jest wyjątkowy, dlaczego? Czy możesz podać przykład, w którym plik PDF / PMF nie jest unikalny?

17 probability distributions pdf cdf

1

Jak znaleźć / oszacować funkcję gęstości prawdopodobieństwa na podstawie funkcji gęstości w R.

Załóżmy, że mam zmienną Xo nieznanym rozkładzie. W Mathematica, używając SmoothKernelDensityfunkcji, możemy mieć funkcję szacowanej gęstości. Ta szacowana funkcja gęstości może być używana wraz z PDFfunkcją do obliczania funkcji gęstości prawdopodobieństwa wartości takiej jak Xw postaci PDF[density,X]założenia, że „gęstość” jest wynikiem SmoothKernelDensity. Byłoby dobrze, gdyby w R. była taka funkcja. …

17 r pdf cdf

4

W co wierzyć: test Kołmogorowa-Smirnowa czy wykres QQ?

Próbuję ustalić, czy mój zestaw danych ciągłych danych jest zgodny z rozkładem gamma o parametrach kształt 1,7 i szybkość ======= 0,000063. Problem polega na tym, gdy używam R do utworzenia wykresu QQ mojego zestawu danych xxx względem teoretycznego rozkładu gamma (1,7, 0,000063), otrzymuję wykres, który pokazuje, że dane empiryczne w …

16 pdf kolmogorov-smirnov cdf qq-plot

3

CDF podniesiony do władzy?

Jeśli FZFZF_Z jest CDF, wygląda na to, że FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) również jest CDF. P: Czy to wynik standardowy? P: Czy istnieje dobry sposób na znalezienie funkcji ggg pomocą X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) st FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , gdzie x≡g(z)x≡g(z) x \equiv g(z) Zasadniczo mam w ręku inny …

15 data-transformation cdf quantile-function

1

Caret glmnet vs cv.glmnet

Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z karetką? Cross-validation `glmnet` za pomocą` caret` ale nie udzielono odpowiedzi, co może …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

1

W jaki sposób powiązane są funkcje błędu i standardowa rozkład normalny?

Jeśli standardowym normalnym plikiem PDF jestfa( x ) = 12 π--√mi- x2)/ 2fa(x)=12)πmi-x2)/2)f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} a CDF to fa( x ) = 12 π--√∫x- ∞mi- x2)/ 2d x,fa(x)=12)π∫-∞xmi-x2)/2)rex,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, jak to zmienia się w funkcję błędu ?zzz

10 normal-distribution cdf

Pytania otagowane jako cdf