Pytania otagowane jako distributions

Na podstawie odczytów o rozkładach ciężkich i długoogonowych zrozumiałem, że wszystkie rozkłady długoogoniaste są gruboogoniaste , ale nie wszystkie rozkłady gruboogoniaste są długoogoniaste . Czy ktoś mógłby podać przykład: ciągła, symetryczna funkcja gęstości o zerowej średniej, która jest długa ciągła, symetryczna funkcja zerowej średniej gęstości, która jest ciężka, ale nie …

14 distributions  heavy-tailed 

Niedawno spotkałem dwuwymiarowy rozkład Poissona, ale jestem trochę zdezorientowany, jak można go uzyskać. Rozkład podaje: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP.(X=x,Y=y)=mi-(θ1+θ2)+θ0)θ1xx!θ2)yy!∑ja=0mjan(x,y)(xja)(yja)ja!(θ0θ1θ2))jaP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} Z tego, co mogę zebrać, pojęcie θ0θ0\theta_{0} jest miarą korelacji między XXX i YYY ; stąd, gdy XXX i YYY są niezależne, θ0=0θ0=0\theta_{0} = 0 …

14 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Entropia ciągłego rozkładu z funkcją gęstości faff określa się jako ujemny z oczekiwaniem log( f) ,log⁡(f),\log(f), a zatem jest równa H.fa= - ∫∞- ∞log( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Także, że każdej zmiennej losowej XXX , której rozkład jest gęstości faff …

14 distributions  data-transformation  entropy 

Wiem, że dywergencja KL nie jest symetryczna i nie można jej uważać za miarę. Jeśli tak, to dlaczego jest używane, gdy JS Divergence spełnia wymagane właściwości metryki? Czy istnieją scenariusze, w których można zastosować dywergencję KL, ale nie dywergencję JS lub odwrotnie?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

Myślę, że jest to trochę podstawowe, ale powiedzmy, że mam zmienną losową , prawdopodobieństwo takie samo jak dla dowolnej funkcji ciągłej wartości rzeczywistej ?XXXP(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a)P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq f(a))fff

13 probability  distributions 

Czy istnieje rozkład lub czy mogę pracować z innego rozkładu, aby utworzyć taki rozkład na poniższym obrazku (przepraszam za złe rysunki)? gdzie podaję liczbę (0,2, 0,5 i 0,9 w przykładach) dla tego, gdzie powinien być pik oraz odchylenie standardowe (sigma), które powoduje, że funkcja jest szersza lub mniej szeroka. PS: …

13 distributions  normal-distribution 

Zajmujemy się logarytmiczną dystrybucją na kursie finansowym, a mój podręcznik po prostu stwierdza, że ​​to prawda, co wydaje mi się frustrujące, ponieważ moje matematyczne doświadczenie nie jest zbyt silne, ale chcę intuicji. Czy ktoś może mi pokazać, dlaczego tak jest?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Jestem zdezorientowany między dwoma terminami „funkcja generująca prawdopodobieństwo” i „funkcja generująca moment”. Czym różnią się te warunki?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

Czy mogę używać wykresów pudełkowych i wąsów również do dystrybucji multimodalnej, czy tylko do dystrybucji unimodalnej?

13 distributions  data-visualization  boxplot 

Właśnie miałem (intelektualny) atak paniki. Ciągła zmienna losowa, która następuje po mundurze w zamkniętym przedziale : wygodnie znana koncepcja statystyczna. U( a , b )U(a,b)U(a,b) Ciągły jednolity rv mający wsparcie nad rozszerzonymi rzeczywistymi (połową lub całością): nie odpowiedni rv, ale podstawowa koncepcja bayesowska na niewłaściwe wcześniejsze, użyteczne i możliwe do …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform 

Po wycentrowaniu można przyjąć , że dwa pomiary x i −x są niezależnymi obserwacjami z rozkładu Cauchy'ego z funkcją gęstości prawdopodobieństwa: 1f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞&lt;x&lt;∞1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ Pokaż, że jeśli x2≤1x2≤1x^2≤ 1 MLE z θθ\theta wynosi 0, ale jeśli x2&gt;1x2&gt;1x^2>1 , są dwa MLE z …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

Według The SAGE Encyclopedia of Social Science Research Methods … [a] efekt pułapu występuje, gdy miara ma wyraźną górną granicę potencjalnych odpowiedzi, a duża koncentracja uczestników osiąga ten lub zbliżony poziom. Tłumienie skali jest problemem metodologicznym, który pojawia się, gdy wariancja jest ograniczona w ten sposób. … Na przykład może …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

Nie znam żadnych dystrybucji multimodalnych. Dlaczego wszystkie znane dystrybucje są niemodalne? Czy jest jakaś „znana” dystrybucja, która ma więcej niż jeden tryb? Oczywiście mieszanki dystrybucji są często multimodalne, ale chciałbym wiedzieć, czy istnieją jakieś dystrybucje „niemiksowane”, które mają więcej niż jeden tryb.

13 distributions  mode 

Dlaczego rozkład geometryczny i rozkład hipergeometryczny nazywane są odpowiednio „geometrycznymi” i „hipergoemetrycznymi”? Czy to dlatego, że ich pmfs przybierają jakąś specjalną formę? Dzięki!

13 distributions  terminology  history 

Czytałem o t-teście Studenta, ale wydaje się on działać, gdy możemy założyć, że oryginalne dystrybucje są normalnie dystrybuowane. W moim przypadku zdecydowanie nie są. Ponadto, jeśli mam 13 dystrybucji, czy muszę przeprowadzać 13^2testy?

13 r  hypothesis-testing  distributions