«distributions» 태그된 질문

분포는 확률 또는 빈도에 대한 수학적 설명입니다.


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오른쪽으로 치우친 분포에 로그 변환이 사용되는 이유는 무엇입니까?
나는 한 번 들었다 로그 변환은 선형 회귀 또는 분위수 회귀 분석에서 오른쪽으로 치우친 분포에 가장 많이 사용됩니다. 이 진술의 근거가되는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다. 로그 변환이 오른쪽으로 치우친 분포에 적합한 이유는 무엇입니까? 왼쪽으로 치우친 분포는 어떻습니까?

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적합 확률 분포에서 MLE 대 최소 제곱
내가 읽은 여러 논문, 서적 및 기사를 기반으로 얻은 인상은 일련의 데이터에 확률 분포를 맞추는 권장 방법은 최대 가능성 추정 (MLE)을 사용하는 것입니다. 그러나 물리학 자로서보다 직관적 인 방법은 모형의 pdf를 최소 제곱을 사용하여 경험적 pdf에 맞추는 것입니다. 그렇다면 왜 확률 분포를 피팅 할 때 MLE이 최소 제곱보다 낫습니까? 누군가이 …

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음 이항 분포 변수의 차이를 설명하는 분포?
Skellam 분포는 푸 아송 분포를 가진 두 변수 사이의 차이를 설명한다. 음의 이항 분포를 따르는 변수 간의 차이를 설명하는 유사한 분포가 있습니까? 내 데이터는 포아송 프로세스에 의해 생성되지만 상당한 양의 노이즈가 포함되어 분포가 과도하게 분산됩니다. 따라서 음 이항 (NB) 분포로 데이터를 모델링하면 효과적입니다. 이 두 NB 데이터 세트의 차이점을 모델링하려면 …

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의도 된 분포에 대해 무작위로 생성 된 데이터 테스트
임의의 데이터를 생성하는 프로그램을 작성했습니다. 프로그램이 올바르게 작동하는 경우 해당 데이터는 알려진 특정 확률 분포를 따라야합니다. 프로그램을 실행하고 결과를 계산하고 p- 값을 만들고 싶습니다. 다른 사람이 말하기 전에 : 가설 테스트는 프로그램이 올바르게 작동하는시기를 감지 할 수 없다는 것을 이해합니다. 특정 방식으로 잘못 작동하는 경우에만 감지 할 수 있습니다 . …

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두 개의 독립적 인 Bernoulli 모집단의 표본 추출 분포
및 의 두 개의 독립적 인 Bernoulli 랜덤 변수 샘플이 있다고 가정합니다 .Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1)Ber(θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) 우리는 어떻게 입증 할 그 ?(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar X_1-\bar X_2)-(\theta_1-\theta_2)}{\sqrt{\frac{\theta_1(1-\theta_1)}{n_1}+\frac{\theta_2(1-\theta_2)}{n_2}}}\xrightarrow{d} \mathcal N(0,1) 라고 가정하십시오 .n1≠n2n1≠n2n_1\neq n_2

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표본이 어떤 (대칭) 분포에 대해 표본 중앙값보다 효율적인 추정기를 의미합니까?
나는 표본 중앙값이 특이 치를 무시하기 때문에 표본 평균보다 중심 경향의 더 강력한 척도라는 신념 아래 노력했다. I 따라서 (에 대한 대답에서 배울 놀랐다 또 다른 질문 정규 분포에서 가져온 샘플, 표본 평균의 분산은 (대형위한 최소한 적은 표본 평균의 분산보다 있음) ).nnn 왜 이것이 사실인지 수학적으로 이해합니다. 다른 분포에 대한 …

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분배 기능
각각 4 개의 독립적으로 균일하게 분포 된 변수 있습니다. 의 분포를 계산하고 . I는 분포 계산 할 (따라서 ), 그리고 는 이제 합계 의 분포 는 ( 입니다. 독립) 때문에a,b,c,da,b,c,da,b,c,d[0,1][0,1][0,1](a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bcu2=4bcu2=4bcu_2=4bcf2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14ln⁡u24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4}u2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]u1=(a−d)2u1=(a−d)2u_1=(a-d)^2f1(u1)=1−u1−−√u1−−√.f1(u1)=1−u1u1.f_1(u_1)=\frac{1-\sqrt{u_1}}{\sqrt{u_1}}.u1+u2u1+u2u_1+u_2u1,u2u1,u2u_1,\, u_2fu1+u2(x)=∫+∞−∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫401−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy,fu1+u2(x)=∫−∞+∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫041−x−yx−y⋅ln⁡y4dy,f_{u_1+u_2}(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f_1(x-y)f_2(y)dy=-\frac{1}{4}\int_0^4\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy,와이∈ ( 0 , 4 ]와이∈(0,4]y\in(0,4]. 여기서 적분은 f_ {u_1 + u_2} (x) =-\ frac {1} {4} \ int_0 ^ …

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pdf와 pmf 및 cdf에 동일한 정보가 포함되어 있습니까?
pdf와 pmf 및 cdf에 동일한 정보가 포함되어 있습니까? 나를 위해 pdf는 특정 지점 (기본적으로 확률 아래의 영역)에 전체 확률을 제공합니다. pmf는 특정 지점의 확률을 제공합니다. cdf는 특정 지점에서 확률을 제공합니다. 나에게 pdf와 cdf는 같은 정보를 가지고 있지만 pmf는 분포에 대한 점 x을 가질 확률을 제공하지 않기 때문에 그렇지 않습니다 .



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이 사후 분포의 예에서 무엇이 문제입니까?
내가 들었던 다음 이미지는 사후 확률 분포가 어떻게 사전 분포와 우도 분포의 조합인지를 보여줍니다. 이미지에 문제가 있다는 말을 들었습니다. 즉, 사후 분포는 우도 함수의 형태로 주어진 형태를 가질 수 없습니다. 그러나 나는 이미지에 무엇이 잘못되었는지 생각하기 위해 고심하고 있습니다. 후자는 가능성이있는 것으로 보이지만 이전 분포에 의해 오른쪽으로 당겨집니다. 이것은 무엇이 …

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R의 피팅 t- 분포 : 스케일링 파라미터
t- 분포의 모수, 즉 정규 분포의 '평균'및 '표준 편차'에 해당하는 모수를 어떻게 적합합니까? 나는 그것들을 t- 분포에 대해 '평균'과 '확장 / 자유도'라고 부릅니다. 다음 코드는 종종 '최적화 실패'오류를 발생시킵니다. library(MASS) fitdistr(x, "t") x를 먼저 스케일하거나 확률로 변환해야합니까? 최선을 다하는 방법?

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R의 glm 계열 인수에 로그 정규 분포를 지정하는 방법은 무엇입니까?
간단한 질문 : R의 GLM 패밀리 인수에 로그 정규 분포를 지정하는 방법은 무엇입니까? 이것이 어떻게 달성 될 수 있는지 찾을 수 없었습니다. 대수 인수에서 로그 정규 (또는 지수) 옵션이 아닌 이유는 무엇입니까? R-Archives의 어딘가에서 로그 노멀을 지정하기 위해 GLM에서 가우시안으로 설정된 패밀리에 대해 로그 링크를 사용해야한다는 것을 읽었습니다. 그러나 이것은 …

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사용할 glm 제품군을 결정하는 방법은 무엇입니까?
여러 가지 수집 기술 사이에서 비교하려고하는 물고기 밀도 데이터가 있으며 데이터에는 많은 제로가 있으며 히스토그램은 밀도로 정수 데이터가 아니라는 점을 제외하고 포아송 분포에 적합하지 않습니다. 저는 GLM을 처음 접했고 최근 몇 일 동안 온라인에서 어떤 배포판을 사용하는지 알아 냈지만이 결정을 내리는 데 도움이되는 리소스를 찾지 못했습니다. 데이터의 샘플 히스토그램은 다음과 …

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