«distributions» 태그된 질문

저는 응용 수학에 대한 배경 지식이없는 순수한 수학 대학원생입니다. 지난 가을부터 나는 Casella & Berger의 책에서 수업을 들었고,이 책에서 운동 문제의 페이지 수백 (230+)을 마쳤습니다. 지금 나는 10 장에 있습니다. 그러나 통계학을 전공하지 않았거나 통계학자가 될 계획이 없었기 때문에 데이터 분석을 계속 배우기 위해 정기적으로 시간을 투자 할 수는 없다고 …

22 distributions  references  eda 

급여와 같은 내 데이터가 R의 지속적인 지수 분포에서 나온 것인지 어떻게 확인할 수 있습니까? 내 샘플의 히스토그램은 다음과 같습니다. . 어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다!

22 r  distributions  goodness-of-fit  exponential 

나는 두꺼운 꼬리 = 뚱뚱한 꼬리라고 생각했지만 읽은 일부 기사는 그렇지 않다는 느낌을주었습니다. 그들 중 하나는 다음과 같이 말합니다. 두꺼운 꼬리는 분포 j가 정수 j에 대해 무한 j 번째 모멘트를 가짐을 의미합니다. 또한 파레토 (Pareto) df의 매력에 대한 팟 영역의 모든 df는 꼬리가 무겁다. 밀도가 중앙 피크가 높고 꼬리가 길면 …

22 distributions 

네트워크 핑 시간과 같은 실제 프로세스를 샘플링했습니다. "왕복 시간"은 밀리 초 단위로 측정됩니다. 결과는 히스토그램으로 표시됩니다. 핑 시간은 최소값이지만 긴 꼬리는 길다. 통계 분포가 무엇인지, 매개 변수를 추정하는 방법을 알고 싶습니다. 분포가 정규 분포가 아니지만 달성하려는 것을 여전히 보여줄 수 있습니다. 정규 분포는 다음 기능을 사용합니다. 두 매개 변수로 μ …

22 distributions  sample-size  sample  normality-assumption  distribution-identification 

진술 표본 분산의 표본 분포는 자유도가 n−1n−1n-1 인 카이 제곱 분포입니다 . 여기서nnn 은 표본 크기입니다 (관심있는 임의의 변수가 정규 분포를 따르는 경우). 출처 내 직감 1) 카이 제곱 테스트는 제곱합처럼 보이기 때문에 2) 카이 제곱 분포는 제곱 정규 분포의 합이기 때문에 다소 직관적입니다. 그러나 여전히, 나는 그것을 잘 이해하지 …

22 distributions  normal-distribution  sampling  chi-squared  sample-size 

적절한 사전 배포의 경우 피( θ ∣ X) = P( X∣ θ ) P( θ )피( X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝ P( X∣ θ ) P( θ )∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . 이 단계에 대한 일반적인 정당성의 여백 분포이다 , ,에 대해 상수 인 사후 분포를 …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

통계에서 독립 및 무작위는 동일한 특성을 설명합니까? 그들 사이의 차이점은 무엇입니까? 우리는 종종 "두 개의 독립적 인 랜덤 변수"또는 "무작위 샘플링"과 같은 설명을 접하게됩니다. 나는 그들 사이의 정확한 차이점이 무엇인지 궁금합니다. 누군가 이것을 설명하고 몇 가지 예를 들어 줄 수 있습니까? 예를 들어 비 독립적이지만 무작위적인 프로세스?

21 distributions  sampling  randomness 

많은 PDF는 마이너스에서 양의 무한대까지 다양하지만 일부 수단은 정의되어 있지만 일부는 정의되지 않았습니다. 어떤 공통적 인 특성으로 계산할 수 있습니까?

21 distributions  mean 

이 개별 배포판의 이름이 있습니까? 옵션i∈1...Ni∈1...Ni \in 1...N f(i)=1N∑Nj=i1jf(i)=1N∑j=iN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} 나는이 배포판을 다음에서 보았습니다 : 나는 유틸리티 기능에 의해 순위가 매겨진 항목 목록을 가지고 있습니다. 목록의 시작을 향해 바이어스하면서 항목 중 하나를 임의로 선택하고 싶습니다. 그래서 먼저 1과 사이 의 인덱스 를 균일하게 선택합니다. 그런 …

21 probability  terminology  discrete-data  distributions 

길이 1의 스틱을 무작위 로 k+1k+1k+1 조각으로 균일하게 끊습니다. 가장 긴 조각의 길이 분포는 무엇입니까? 더 공식적으로하자 BE IID U ( 0 , 1 ) 및하자 ( U ( 1 ) , ... , U는 ( k는 ) ) , 관련 주문 통계 수 즉, 우리는 단순히 같은에서 샘플 주문 …

21 distributions  uniform  order-statistics  dirichlet-distribution  maximum 

나는 사전이 적절할 필요가 없으며 우도 함수도 1에 통합되지 않는다는 것을 알고 있습니다. 그러나 후자는 적절한 분포가 필요합니까? 그렇지 않은 경우의 의미는 무엇입니까?

21 distributions  bayesian  posterior 

나는 랜덤 변수 의 분포를 찾아야합니다. 여기서 X i ~ N ( μ i , σ 2 i ) 및 모든 X i 는 독립적입니다. 먼저 X i에 대한 모든 순간 생성 함수의 곱을 찾은 다음 다시 변환하여 Y 분포 를 얻을 수 있음을 알고 있습니다. 그러나 Y에 대한 일반적인 …

21 distributions  chi-squared  random-variable  saddlepoint-approximation 

두 개의 임의 변수가 동일한 분포를 가질 수 있지만 거의 확실하게 다를 수 있습니까?

21 distributions  probability 

가정 . 대각선 요소 의 한계 분포에 관심이 있습니다. 의 하위 행렬 분포에 대한 몇 가지 간단한 결과가 있습니다 (적어도 일부는 Wikipedia에 나열되어 있음). 이를 통해 대각선에있는 단일 요소의 한계 분포가 역 감마임을 알 수 있습니다. 그러나 공동 분포를 추론 할 수 없었습니다.diag ( X ) = ( x 11 …

21 distributions  probability  pdf 

스케일이 무엇인지에 대한 대략적인 아이디어가있을 때 스케일 모수 (정규 분포, t 분포 등)에 대한 사전 분포로 로그 정규 분포를 사용하고 있지만 알지 못한다는 측면에서 잘못하고 싶습니다. 그것에 대해 많이. 나는 그 사용이 나에게 직관적으로 의미가 있기 때문에 그것을 사용하지만 다른 사람들이 그것을 사용하는 것을 보지 못했습니다. 이것에 숨겨진 위험이 있습니까?

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy