«distributions» 태그된 질문

두꺼운 꼬리 분포 와 긴 꼬리 분포에 대한 판독 결과에서 나는 모든 긴 꼬리 분포가 두꺼운 꼬리 이지만 모든 두꺼운 꼬리 분포가 긴 꼬리는 아니라는 것을 이해했습니다 . 누군가 다음과 같은 예를 들어 주시겠습니까? 긴꼬리 인 연속적이고 대칭적인 제로 평균 밀도 함수 꼬리가 무겁지만 꼬리가 긴 연속적이고 대칭적인 제로 평균 …

14 distributions  heavy-tailed 

나는 최근에 이변 량 포아송 분포를 만났지만, 그것이 어떻게 도출 될 수 있는지에 대해 약간 혼란스러워했다. 배포판은 다음과 같이 제공됩니다. P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(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} 내가 수집 할 수있는 항은 와 사이의 상관 관계의 척도입니다 . 그러므로 와 가 독립적 일 때 , 이고 분포는 …

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

밀도 함수 를 갖는 연속 분포 의 엔트로피 는 의 기대 값과 동일하지 않으므로 다음과 같습니다.ffflog(f),log⁡(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. 또한 분포가 밀도 갖는 임의의 변수 는 엔트로피 갖는다 고 (이 적분은 가 그러한 값에서 0이 될 수 있기 때문에 에 0이있는 경우에도 잘 정의 됩니다.)XXXfffHf.Hf.H_f.ffflog(f(x))f(x)log⁡(f(x))f(x)\log(f(x))f(x) 되면 및 있는 …

14 distributions  data-transformation  entropy 

KL Divergence는 대칭이 아니며 메트릭으로 엄격하게 간주 될 수 없습니다. 그렇다면 JS Divergence가 메트릭에 필요한 특성을 충족 할 때 왜 사용됩니까? KL 분기를 사용할 수 있지만 JS 분기 또는 그 반대의 시나리오가 있습니까?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

나는이 좀 기본적인 생각,하지만 난 임의의 변수가 있다고 가정 해 XXX , 확률 인 P(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a) 동일로 P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq f(a)) 모든 실수의 연속 함수에 대한 fff ?

13 probability  distributions 

배포판이 있습니까 아니면 다른 배포본에서 작업하여 아래 이미지와 같은 배포판을 만들 수 있습니까 (나쁜 도면에 대한 사과)? 여기서 피크가 어디에 있어야하는지에 대한 숫자 (예 : 0.2, 0.5 및 0.9)와 함수를 더 넓게 또는 덜 넓게하는 표준 편차 (시그마)를 제공합니다. PS : 주어진 숫자가 0.5 일 때 분포는 정규 분포입니다.

13 distributions  normal-distribution 

우리는 재정 과정에서 로그 정규 분포를 다루고 있으며 교과서는 이것이 사실이라고 말합니다. 수학 배경이 매우 강하지는 않지만 직감이 필요하기 때문에 다소 실망 스럽습니다. 왜 이런 경우인지 나에게 보여줄 수 있습니까?

13 distributions  expected-value  lognormal 

나는 "확률 생성 함수"와 "모멘트 생성 함수"라는 두 용어 사이에 혼동된다. 그 용어들은 어떻게 다릅니 까?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

다중 모달 분포 또는 단봉 분포에만 상자 및 수염 도표를 사용할 수 있습니까?

13 distributions  data-visualization  boxplot 

방금 (지적) 공황 발작을 일으켰습니다. 닫힌 간격 에서 균일하게 따르는 연속 랜덤 변수 : 편안하게 친숙한 통계 개념. 유( a , b )U(a,b)U(a,b) 확장 된 실수 (반 또는 전체)를 지원하는 연속적인 균일 한 rv : rv는 적절하지 않지만 부적절한 이전, 유용하고 적용 가능한 기본 베이지안 개념. 한정된 수의 값을 취하는 …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform 

중심을 설정 한 후 두 측정 x 및 -x 는 확률 밀도 함수를 사용하여 Cauchy 분포에서 독립적으로 관측 한 것으로 가정 할 수 있습니다. 1에프( 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;∞, -∞ < …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

사회 과학 연구 방법의 SAGE 백과 사전에 따르면 … [a] 상한 효과는 측정 값이 잠재적 인 반응에 대한 뚜렷한 상한을 보유하고 참가자의이 집중도가이 한도 또는 그 근처에있을 때 발생합니다. 스케일 감쇠는 이러한 방식으로 분산이 제한 될 때마다 발생하는 방법 론적 문제입니다. … 예를 들어, 높은 점수는 좋은 태도를 나타내고 높은 …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

나는 다중 모달 분포를 모른다. 알려진 모든 분포가 단조로운 이유는 무엇입니까? 하나 이상의 모드를 가진 "유명한"배포판이 있습니까? 물론, 분포의 혼합은 종종 복합적인 것이지만, 하나 이상의 모드를 갖는 "비 혼합"분포가 있는지 알고 싶습니다.

13 distributions  mode 

기하 분포 와 초기 하 분포가 각각 "기하학적"및 "고 대칭 적"이라고 하는 이유는 무엇 입니까? 그들의 pmf가 특별한 형태를 취하기 때문입니까? 감사!

13 distributions  terminology  history 

Student 's t-test에 대해 읽었지만 원래 분포가 정상적으로 분포되어 있다고 가정 할 때 효과가있는 것으로 보입니다. 내 경우에는 분명히 그렇지 않습니다. 또한 분포가 13 개인 경우 13^2테스트 를 수행해야 합니까?

13 r  hypothesis-testing  distributions