통계 및 빅 데이터 distributions

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Kullback–Leibler 거리를 연구 할 때, 우리가 매우 빠르게 배운 두 가지 사항은 삼각 부등식이나 대칭, 메트릭의 필수 특성을 존중하지 않는다는 것입니다. 내 질문은 메트릭의 모든 제약 조건 을 충족하는 확률 밀도 함수 메트릭이 있는지 여부 입니다.

13 distributions distance metric

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주어진 평균 및 표준 편차의 양의 연속 변수에 대한 최대 엔트로피 확률 밀도 함수는 무엇입니까?

이란 무엇입니까 최대 엔트로피 분포 는 제 1 및 제 2 순간 주어진 양의 연속 변수? 예를 들어 가우스 분포는 평균 및 표준 편차를 고려할 때 제한되지 않은 변수의 최대 엔트로피 분포이고, 감마 분포는 평균 값과 로그의 평균 값을 고려한 양수 변수의 최대 엔트로피 분포입니다.

13 distributions standard-deviation mean maximum-entropy

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두꺼운 꼬리 분포에 해당하는 상자 그림?

대략 정규 분포 된 데이터의 경우 상자 그림을 사용하면 특이 치의 존재뿐만 아니라 데이터의 중앙값과 확산을 빠르게 시각화 할 수 있습니다. 그러나 더 두꺼운 꼬리 분포의 경우 특이점이 IQR의 고정 된 요인을 벗어난 것으로 정의되기 때문에 많은 점이 특이 치로 표시되며, 이는 물론 꼬리가 두꺼운 분포에서 훨씬 더 자주 발생합니다. …

13 r distributions data-visualization data-transformation ggplot2

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Var (X)를 알고 있는데 Var (1 / X)를 계산하는 방법은 무엇입니까?

만있는 경우 어떻게 계산할 수 있습니까?V a r ( 1Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) 분포에 대한 정보 가 없으므로 변환 또는 확률 분포를 사용하는 다른 방법을 사용할 수 없습니다 .XXXXXXX

13 distributions variance data-transformation

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샘플을 부트 스트랩 할 때 센터링이 필요합니까?

표본 평균의 분포를 근사하는 방법에 대해 읽을 때 비모수 적 부트 스트랩 방법을 사용했습니다. 분명히 의 분포에 의해 의 분포를 근사 할 수 있습니다 . 여기서 는 표본 평균을 나타냅니다. 부트 스트랩 샘플. ˉ X ∗ n − ˉ X n ˉ X ∗ n엑스¯엔− μX¯n−μ\bar{X}_n-\mu엑스¯※엔− X¯엔X¯n∗−X¯n\bar{X}_n^*-\bar{X}_n엑스¯※엔X¯n∗\bar{X}_n^* 내 질문은 : …

13 distributions bootstrap resampling centering

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신생 대사 유도. 붙어

따라서이 질문은 다소 관여하지만 가능한 한 간단하게 노력하려고 노력했습니다. 목표 : 간단히 말해서, 고차 누적을 포함 하지 않는 부조화의 유도가 있으며 , 그것이 어떻게 도출되었는지 이해하려고합니다. 배경 : (이 모든 것을 이해합니다) 나는 여기에있는 '독립 구성 요소 분석' 책을 스스로 연구하고 있습니다. (이 질문은 '비 다항식 함수에 의한 엔트로피의 근사'책이있는 …

13 distributions probability pdf entropy

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회귀 분석의 종속 변수로 백분율 추정

저는 38 개의 시험에서 학생의 순위 비율이 제 연구의 종속 변수입니다. 순위 비율은 (시험에서 학생의 순위 / 학생 수)에 의해 계산됩니다. 이 종속 변수는 분포가 거의 균일하며 일부 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 추정하고 싶습니다. 어떤 회귀 접근법을 사용합니까?

13 regression distributions

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데이터 샘플이 감마 분포 제품군에 적합한 지 테스트하는 방법은 무엇입니까?

연속 랜덤 변수 X에서 생성 된 데이터 샘플이 있습니다. R을 사용하여 그린 막대 그래프에서 X의 분포가 특정 감마 분포를 따르는 것 같습니다. 그러나 나는이 감마 분포의 정확한 매개 변수를 모른다. 내 질문은 X 분포가 감마 분포 군에 속하는지 테스트하는 방법입니다. Kolmogorov-Smirnov 검정, Anderson-Darling 검정 등과 같은 적합도 검정이 있지만 이러한 …

13 distributions hypothesis-testing goodness-of-fit gamma-distribution

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히스토그램으로 분포를 식별하는 데 도움이 필요합니다

특정 신호의 등록 된 진폭 최대 값의 샘플 모집단이 있습니다. 인구는 약 1,500 만 개의 샘플입니다. 인구의 히스토그램을 만들었지 만 그러한 히스토그램으로 분포를 추측 할 수는 없습니다. EDIT1 : 원시 샘플 값이있는 파일은 다음과 같습니다 : 원시 데이터 다음 히스토그램으로 누구나 분포를 추정 할 수 있습니다.

13 distributions histogram

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올가미에 대한 LARS 대 좌표 하강

L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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두 표본 분포의 꼬리 비교

대략 0을 중심으로하는 두 개의 데이터 세트가 있지만 꼬리가 다른 것으로 의심됩니다. 분포를 정규 분포와 비교하기위한 몇 가지 테스트를 알고 있지만 두 분포를 직접 비교하고 싶습니다. 두 분포의 꼬리의 비만을 비교 하는 간단한 테스트가 있습니까? 감사합니다 fRed

13 hypothesis-testing distributions kurtosis fat-tails

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동일한 기울기의 null에 대해 두 개의 독립적 인 샘플을 테스트합니까?

귀무 가설이 같은 차이를 가진 모집단에서 나온 귀무 가설에 대해 두 개의 독립적 인 표본을 검정하기 위해 어떤 검정을 사용할 수 있습니까? 스큐가 고정 숫자와 같은지 여부에 대한 고전적인 1- 표본 테스트가 있습니다 (테스트는 6 번째 샘플 모멘트를 포함합니다). 2 샘플 테스트로 직접 변환합니까? 매우 높은 데이터 순간을 포함하지 않는 …

13 hypothesis-testing distributions bootstrap moments l-moments

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왜 ecdf는 선형 보간법이 아닌 스텝 함수를 사용합니까?

경험적 CDF 함수는 일반적으로 단계 함수에 의해 추정됩니다. 이것이 선형 보간을 사용하지 않고 이런 식으로 수행되는 이유가 있습니까? step 함수에 흥미로운 이론적 속성이 있습니까? 다음은 두 가지 예입니다. ecdf2 <- function (x) { x <- sort(x) n <- length(x) if (n < 1) stop("'x' must have 1 or more non-missing …

13 r distributions ecdf

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GBM 패키지와 GBM을 사용하는 Caret

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

13 r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption

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정규 확률 변수의 합이 정규화되기 위해 결합 정규성이 필요한 조건입니까?

관련 질문에 대한 이 답변에 대한 주석 에서 사용자 ssdecontrol과 Glen_b 는 합계 X + Y 의 정규성을 주장하는 데 XXX 와 의 공동 정규성이 필요한지 여부를 물었습니다 . 물론 관절의 정상 성도 충분 합니다. 이 보충 질문은 거기에서 다루어지지 않았으며 아마도 그 자체로 고려할 가치가 있습니다.YYYX+YX+YX+Y 공동 정규성은 한계 …

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