«distributions» 태그된 질문

데이터 세트의 히스토그램에 대해 적절한 수의 구간 (빈) 을 선택하는 방법을 설명하는 여러 기사와 발췌문을 읽었 지만 포인트 수를 기준으로 최대 간격 이 어려운지 궁금합니다 . 데이터 세트 또는 다른 기준. 배경 : 내가 묻는 이유는 연구 논문의 절차에 따라 소프트웨어를 작성하려고하기 때문입니다. 절차의 한 단계는 데이터 세트에서 여러 히스토그램을 …

10 distributions  data-visualization  histogram 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

생태학에서는 종종 로지스틱 성장 방정식을 사용합니다. 엔티=케이엔0이자형r t케이+엔0이자형r t - 1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} 또는 엔티=케이엔0엔0+ ( K−엔0)이자형− r tNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} 여기서 는 운반 용량 (최대 밀도 도달), 은 초기 밀도, 은 성장 속도, 는 초기 …

10 r  distributions  pdf  ecology 

지난 달에 SE에 게시 한 많은 질문은이 특정 문제를 해결하는 데 도움이되는 목표였습니다. 모든 질문에 대답했지만 여전히 해결책을 찾지 못했습니다. 그래서 직접 해결하려고하는 문제를 물어봐야한다고 생각했습니다. 하자 . 여기서 , , (정수)이며 모든 은 .엑스엔∼에프엔Xn∼FnX_n \sim F_n에프엔= ( 1 − ( 1 −에프n - 1)씨)씨Fn=(1−(1−Fn−1)c)cF_n = (1-(1-F_{n-1})^c)^c에프0= xF0=xF_0 = xc …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

균일 분포 (연속)의 확률 밀도 함수는 위에 나와 있습니다. 곡선 아래의 면적은 1-확률 분포의 모든 확률의 합이 1이므로 의미가 있습니다. 공식적으로 위의 확률 함수 (f (x))는 다음과 같이 정의 할 수 있습니다. [a, b]에서 x에 대해 1 / (ba) 그렇지 않으면 0 a (예 : 2)와 b (예 : 6) …

9 probability  distributions  uniform 

허락하다 엑스1, . . . ,엑스엔X1,...,XnX_1,...,X_n 감마 분포에서 추출한 무작위 표본 G a m m a ( α , β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right). 허락하다 엑스¯X¯\bar{X} 과 에스2S2S^2 표본 평균과 표본 분산입니다. 그런 다음 증명하거나 반증 엑스¯X¯\bar{X} 과 에스2/엑스¯2S2/X¯2S^2/\bar{X}^2 독립적입니다. 내 시도 : 이후 에스2/엑스¯2=1n - 1∑엔나는 = 1(엑스나는엑스¯− 1 )2S2/X¯2=1n−1∑i=1n(XiX¯−1)2S^2/\bar{X}^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n …

9 self-study  distributions  independence  gamma-distribution 

나는 분배의 첫 순간을 안다 . 나는 또한 나의 분포가 연속적이고 단조롭고 잘 형성되어 있음을 알고있다 (감마 분포처럼 보인다). 하는 것이 가능하니:엔엔N 일부 알고리즘을 사용하여이 분포에서 표본을 생성합니다. 한계 조건에서 정확히 같은 순간을 갖는 것은 무엇입니까? 이 문제를 분석적으로 해결 하시겠습니까? 나는 무한한 순간을 가질 때 까지이 질문에 독특한 해결책을 …

9 distributions  moments 

하자 BE에 . 의 평균 및 공분산 행렬은 무엇입니까 (최대 계산 된 요소 별)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) 예를 들어 딥 네트워크 내에서 ReLU 활성화 기능을 사용하고 CLT를 통해 주어진 레이어에 대한 입력이 거의 정상이라고 가정하면 출력 분포입니다. (많은 사람들이 전에 이것을 계산했다고 확신하지만, 합리적으로 읽을 …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

두 개의 다른 대칭 (중앙에 관한) 분포 와 가 있다면 , 차이 도 대칭 (중앙에 대한) 분포입니까?엑스XX와이YY엑스− YX−YX-Y

9 distributions  median 

경우 의 분포를 찾는 .X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2} 우리는에프와이( y) = P r ( Y≤ y)에프와이(와이)=피아르 자형(와이≤와이)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) = P r (2 X1 −엑스2≤ y)=피아르 자형(2엑스1−엑스2≤와이)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪P r ( X∈ ( − ∞ ,− 1 −1 +와이2√와이] ) + P r ( X∈ ( − 1 ,− 1 +1 +와이2√와이] ) …

9 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

동일하게 분포되지 않은 임의의 수의 변수 합계의 확률 분포를 찾으려고합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. John은 고객 서비스 콜센터에서 일합니다. 문제가있는 전화를 받고 해결하려고합니다. 그가 해결할 수없는 사람들을 상사에게 전달합니다. 그가 하루에받는 전화 수는 평균을 가진 포아송 분포를 따른다고 가정 해 봅시다.μμ\mu. 각 문제의 어려움은 아주 간단한 것들 (그가 확실히 다룰 …

9 probability  distributions  random-variable 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

어떤 목적을 위해, "경사 균일 한"분포로부터 난수 (데이터)를 생성해야합니다. 이 분포의 "기울기"는 적절한 간격으로 다를 수 있으며,이 분포에 따라 경사도에 따라 분포가 균일에서 삼각형으로 변경되어야합니다. 여기 내 파생물이 있습니다. 간단하게 만들고 에서 까지의 데이터 형식을 생성합시다 (파란색, 빨간색은 균일 분포). 파란색 선의 확률 밀도 함수를 구하려면 해당 선의 방정식 만 …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Markov 또는 Chebyshev 부등식이 엄격한 임의 변수를 작성하는 데 관심이 있습니다. 간단한 예는 다음과 같은 임의 변수입니다. P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5 입니다. 평균은 0이고 분산은 1이고 입니다. 이 랜덤 변수 체비 쇼프는 단단합니다 (평등하게 유지합니다).P(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1 P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) \le \frac{\text{Var}(X)}{1^2} = 1 Markov와 Chebyshev가 꽉 찬 더 흥미로운 …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities 

I가 분포 내려고하고 여기서 , iid 각 용어를 개별적으로 취하면 및 그러나 (*)의 분포에 대해 확신이 없습니다.(n−1)∑i=1nZ2i−(∑i=1nZi)2(∗)(n−1)∑i=1nZi2−(∑i=1nZi)2(∗) (n-1) \sum_{i=1}^n Z_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \qquad (*) Zi∼N(0,1)Zi∼N(0,1)Z_i \sim \mathcal{N}(0,1)∑i=1nZ2i∼χ2(n)∑i=1nZi2∼χ2(n) \sum_{i=1}^n Z_i^2 \sim \chi^2(n) 1n(∑i=1nZi)2∼χ2(1).1n(∑i=1nZi)2∼χ2(1). \frac{1}{n}\left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \sim \chi^2(1).

9 probability  distributions  normal-distribution