Pytania otagowane jako exponential

Rozkład opisujący czas między zdarzeniami w procesie Poissona; ciągły analog rozkładu geometrycznego.

10
Dlaczego zakłada się, że czasy przeżycia rozkładają się wykładniczo?
Uczę się analizy przeżycia z tego postu na UCLA IDRE i potknąłem się w sekcji 1.2.1. Samouczek mówi: ... jeśli wiadomo, że czasy przeżycia są rozkładane wykładniczo , to prawdopodobieństwo zaobserwowania czasu przeżycia ... Dlaczego zakłada się, że czasy przeżycia rozkładają się wykładniczo? Wydaje mi się to bardzo nienaturalne. Dlaczego …
6
Jak mogę analitycznie udowodnić, że losowy podział kwoty powoduje wykładniczy rozkład (np. Dochodu i majątku)?
W bieżącym artykule w NAUCE proponuje się: Załóżmy, że losowo dzielisz 500 milionów dochodów na 10 000 osób. Jest tylko jeden sposób na zapewnienie wszystkim równych 50 000 udziałów. Jeśli więc losujesz pieniądze, równość jest bardzo mało prawdopodobna. Ale istnieją niezliczone sposoby, aby dać kilku osobom dużo gotówki, a wielu …
3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
3
Wykrywanie wartości odstających w przekrzywionych rozkładach
Zgodnie z klasyczną definicją wartości odstającej jako punktu danych poza IQR 1,5 * z górnego lub dolnego kwartylu, zakłada się rozkład nieskośny. W przypadku rozkładów skośnych (wykładnicza, Poissona, geometryczna itp.) Czy najlepszym sposobem na wykrycie wartości odstającej jest analiza transformacji oryginalnej funkcji? Na przykład rozkłady luźno rządzone rozkładem wykładniczym można …
2
Załóżmy że . Pokaż
Jak najłatwiej sprawdzić, czy poniższe stwierdzenie jest prawdziwe? Załóżmy że . Pokaż .Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1)∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) Zauważ, że .Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Przez X∼Exp(β)X∼Exp(β)X \sim \text{Exp}(\beta) oznacza to, że fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}f_{X}(x) = \dfrac{1}{\beta}e^{-x/\beta} \cdot \mathbf{1}_{\{x > 0\}} . Łatwo zauważyć, że Y(1)∼Exponential(1/n)Y(1)∼Exponential(1/n)Y_{(1)} …
2
Warunkowe oczekiwanie wykładniczej zmiennej losowej
W przypadku zmiennej losowej ( ) Intuicyjnie czuję, że powinno być równe ponieważ według właściwości bez pamięci rozkład jest taki sam jak ale przesunięty w prawo o .X∼Exp(λ)X∼Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda)E[X]=1λE[X]=1λ\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda}E[X|X>x]E[X|X>x]\mathbb{E}[X|X > x]x+E[X]x+E[X]x + \mathbb{E}[X]X|X>xX|X>xX|X > xXXXxxx Jednak staram się użyć właściwości bez pamięci, aby dać konkretny dowód. Każda pomoc …
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
3
Jak obliczyć oczekiwanie na ?
Jeśli jest wykładniczo rozłożone z parametrem i są wzajemnie niezależne, to czego oczekujemyXiXiX_iλ X i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 pod względem i i ewentualnie innych stałych?λnnnλλ\lambda Uwaga: to pytanie ma matematyczną odpowiedź na /math//q/12068/4051 . Czytelnicy też na to spojrzą.
3
Regresja z wypaczonymi danymi
Próba obliczenia liczby odwiedzin na podstawie danych demograficznych i usług. Dane są bardzo wypaczone. Histogramy: wykresy qq (po lewej jest log): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityi servicesą zmiennymi czynnikowymi. Otrzymuję niską wartość p *** dla wszystkich zmiennych, ale dostaję także niski r-kwadrat wynoszący 0,05. Co powinienem zrobić? Czy …
1
Osiągalne korelacje dla wykładniczych zmiennych losowych
Jaki jest zakres możliwych do uzyskania korelacji dla pary wykładniczo rozkładanych zmiennych losowych i , gdzie to parametry stawki?X 2 ∼ E x p ( λ 2 ) λ 1 , λ 2 > 0X1∼Exp(λ1)X1∼Exp(λ1)X_1 \sim {\rm Exp}(\lambda_1)X2∼Exp(λ2)X2∼Exp(λ2)X_2 \sim {\rm Exp}(\lambda_2)λ1,λ2>0λ1,λ2>0\lambda_1, \lambda_2 > 0
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.