«distributions» 태그된 질문

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

R의 대부분의 표준 분포에는 pdf / pmf, cdf / cmf, Quantile, random 편차가 있습니다 (예 : dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). 불연속 균일 분포에 대한 이러한 기능을 재현하기 위해 일부 표준 명령을 사용하는 것이 쉽다는 것을 알고 있지만 이미 알지 못하는 R의 불연속 균일 분포를 모델링하기위한 기본 제공 기능 군이 이미 …

28 r  distributions  uniform 

두 대칭 공분산 행렬 (모두 같은 치수를 가짐) 사이에 유사성 또는 거리 측정 값이 있습니까? 나는 여기서 두 확률 분포의 KL 발산 또는 행렬에 적용되는 것을 제외하고 벡터 사이의 유클리드 거리와의 유사성을 생각하고 있습니다. 유사성 측정이 상당히 많을 것 같습니다. 이상적으로 두 공분산 행렬이 동일하다는 귀무 가설을 테스트하고 싶습니다.

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

Wikipedia에 정의 된 답변 (정의)은 아마도 수학 / 통계에 익숙하지 않은 사람들에게는 약간의 암호입니다. 수학적 용어로, 통계 모델은 일반적으로 쌍 ( ) 으로 생각되며 , 여기서 S 는 가능한 관측치 세트, 즉 샘플 공간이고 P 는 S 의 확률 분포 세트입니다 .S,PS,PS, \mathcal{P}SSSPP\mathcal{P}SSS 확률 및 통계에서 확률 분포는 확률 실험에서 …

28 distributions  model  terminology 

OLS 모델에서 RSS (잔여 제곱합)가 ( 는 모델의 매개 변수 수, 관측치 수 )로 분포 된 이유를 이해하고 싶습니다 .χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn 그런 기본적인 질문을 한 것에 대해 사과하지만 온라인 (또는 내 응용 프로그램 중심의 교과서)에서 답을 찾을 수없는 것 같습니다.

28 regression  distributions  least-squares 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

저는 베이지안 통계를 처음 접했 을 때 알고리즘의 백엔드에서 Dirichlet 프로세스를 사용 하는 수정 된 상관 측정 SparCC 를 발견했습니다. 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 단계별로 알고리즘을 시도했지만 alphaDirichlet 분포에서 벡터 매개 변수가 무엇을하는지 그리고 벡터 매개 변수가 어떻게 정규화되는지 확실 하지 않습니다 alpha. 구현은 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.dirichlet.html 을 Python사용하고 …

26 distributions  bayesian  dirichlet-distribution 

확률로 수렴하는 랜덤 변수와 분포로 수렴하는 임의 변수 사이 의 직관적 인 차이점 은 무엇입니까 ? 나는 수많은 정의와 수학 방정식을 읽었지만 실제로 도움이되지는 않습니다. (생태계를 공부하는 학부생입니다.) 랜덤 변수는 어떻게 단일 숫자로 수렴하지만 분포로 수렴 할 수 있습니까?

26 distributions  random-variable  convergence  intuition 

GOF 검정, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling 등과 같은 다양한 가설 검정은 다음 기본 형식을 따릅니다.χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : 데이터가 주어진 분포를 따릅니다. H1H1H_1 : 데이터가 주어진 분포를 따르지 않습니다. 일반적으로, 주어진 데이터가 일부 주어진 분포를 따른다는 주장을 평가하고, 하면 데이터는 일부 수준 에서 주어진 분포에 적합하지 않습니다 .H0H0H_0αα\alpha 그러나 거부하지 않으면 어떻게 될까요? …

26 hypothesis-testing  distributions  goodness-of-fit  ecdf 

나는 다른 날이 밀도를 가로 질러 달렸다. 누군가이 이름을 주었습니까? 에프( x ) = 로그( 1 + x− 2) / 2 πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi 밀도는 원점에서 무한하며 뚱뚱한 꼬리도 있습니다. 큰 값도 예상되었지만 많은 관측치가 작을 것으로 예상되는 상황에서 사전 분포로 사용되는 것을 보았습니다.

26 distributions  probability 

선형 회귀 분석에서 각 예측 값은 가능한 값의 정규 분포에서 선택되었다고 가정합니다. 아래를 참조하십시오. 그러나 각 예측값이 정규 분포에서 나온 것으로 가정하는 이유는 무엇입니까? 선형 회귀는이 가정을 어떻게 사용합니까? 가능한 값이 정규 분포를 따르지 않으면 어떻게됩니까?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

Quantile 함수에 대해 읽고 있지만 명확하지 않습니다. 아래에 제공된 것보다 더 직관적 인 설명을 제공 할 수 있습니까? cdf 는 단조 증가하는 함수이므로 역수를 갖는다. 이것을 나타내겠습니다 . 하면 의 CDF이다 다음 값이다 되도록 ; 이것을 의 Quantile 이라고합니다 . 값 오른쪽 왼쪽의 확률 질량의 절반 반으로 분포의 중앙값이다. 값은 …

25 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

박사 학위 논문을 쓰고 있는데 분포를 비교하기 위해 상자 그림에 지나치게 의존한다는 것을 깨달았습니다. 이 작업을 수행하기위한 다른 대안은 무엇입니까? 또한 데이터 시각화에 대한 다른 아이디어로 나에게 영감을 줄 수있는 R 갤러리와 같은 다른 리소스를 알고 있는지 묻고 싶습니다.

25 r  distributions  data-visualization  boxplot  relative-distribution 

2- 표본 KS 테스트에 대해 읽을 때 정확히 무엇을하는지 이해 하지만 왜 작동하는지 이해하지 못합니다 . 즉, 경험적 분포 함수를 계산하고, D- 통계량을 찾고, 임계 값을 계산하고, D- 통계량을 p- 값으로 변환하는 등 둘 사이의 최대 차이를 찾기 위해 모든 단계를 수행 할 수 있습니다. 그러나 왜 이것이 두 배포판에 …

25 distributions  statistical-significance  nonparametric  kolmogorov-smirnov 

몇 가지 쿼리 빈도가 있으며 Zipf의 법칙 계수를 추정해야합니다. 이들은 최고 주파수입니다 : 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf