Pytania otagowane jako power-law

4
Interpretacja różnicy między rozkładem logarytmicznym a rozkładem mocy (rozkład stopni sieciowych)
Po pierwsze, nie jestem statystykiem. Jednak robiłem analizę sieci statystycznej dla mojego doktoratu. W ramach analizy sieci przedstawiłem komplementarną funkcję skumulowanego rozkładu (CCDF) stopni sieciowych. Odkryłem, że w przeciwieństwie do konwencjonalnych dystrybucji sieciowych (np. WWW), dystrybucję najlepiej dopasowuje rozkład logarytmiczny. Próbowałem dopasować ją do prawa mocy i używając skryptów Matlaba …
4
Intuicja przy dystrybucji prawa energetycznego
Wiem, że pdf rozkładu prawa potęgi top(x)=α−1xmin(xxmin)−αp(x)=α−1xmin(xxmin)−α p(x) = \frac{\alpha-1}{x_{\text{min}}} \left(\frac{x}{x_{\text{min}}} \right)^{-\alpha} Ale co to intuicyjnie oznacza, jeśli na przykład ceny akcji są zgodne z podziałem prawa energetycznego? Czy to oznacza, że ​​straty mogą być bardzo wysokie, ale rzadkie?
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
4
Uzyskiwanie właściwych wartości początkowych dla modelu nls w języku R
Próbuję dopasować prosty model prawa mocy do zestawu danych, który jest następujący: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 Celem jest przepuszczenie linii energetycznej i wykorzystanie jej do przewidywania revwartości na przyszłe tygodnie. Kilka badań doprowadziło mnie do tej nlsfunkcji, którą wdrożyłem …
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.