«gamma-distribution» 태그된 질문

푸 아송 분포는 단위 시간당 이벤트를 측정 할 수 있으며 모수는 λλ\lambda 입니다. 지수 분포는 매개 변수 1을 사용하여 다음 이벤트까지의 시간을 측정합니다.1λ1λ\frac{1}{\lambda} . 이벤트 또는 시간을 모델링하기 쉬운 지 여부에 따라 하나의 분포를 다른 분포로 변환 할 수 있습니다. 이제 감마-포아송은 더 큰 분산을 갖는 "신축 된"포아송입니다. 와 이블 …

16 poisson-distribution  negative-binomial  gamma-distribution  exponential-family 

감마 분포와 Weibull 분포의 직관의 차이점은 무엇입니까? 두 밀도 사이에 어떤 관계가 있습니까? 친절하게 도와주세요.

16 gamma-distribution  weibull 

pdf 의해 감마 분포 를 매개 변수화하도록 선택 와 사이의 Kullback-Leibler 분기 는 다음과 같이 [1]에 의해 주어집니다.Γ(b,c)Γ(비,씨)\Gamma(b,c)g(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c) = \frac{1}{\Gamma(c)}\frac{x^{c-1}}{b^c}e^{-x/b}Γ(bq,cq)Γ(bq,cq)\Gamma(b_q,c_q)Γ(bp,cp)Γ(bp,cp)\Gamma(b_p,c_p) KLGa(bq,cq;bp,cp)=(cq−1)Ψ(cq)−logbq−cq−logΓ(cq)+logΓ(cp)+cplogbp−(cp−1)(Ψ(cq)+logbq)+bqcqbpKLGa(bq,cq;bp,cp)=(cq−1)Ψ(cq)−log⁡bq−cq−log⁡Γ(cq)+log⁡Γ(cp)+cplog⁡bp−(cp−1)(Ψ(cq)+log⁡bq)+bqcqb피\begin{align} KL_{Ga}(b_q,c_q;b_p,c_p) &= (c_q-1)\Psi(c_q) - \log b_q - c_q - \log\Gamma(c_q) + \log\Gamma(c_p)\\ &\qquad+ c_p\log b_p - (c_p-1)(\Psi(c_q) + \log b_q) + \frac{b_qc_q}{b_p} \end{align} 나는 같은데요 는 IS 디 감마 …

15 kullback-leibler  gamma-distribution  exponential-family 

만약 곳 , 즉 모든 동일한 분산과 평균 제로의 IID 정상 랜덤 변수이고, 그런 다음Y=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXiX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). 카이 제곱 분포가 감마 분포의 특수한 경우이지만 랜덤 변수 대한 카이 제곱 분포를 도출 할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 도와주세요?YYY

15 chi-squared  gamma-distribution 

내 과정의 연습 중 하나에서 Kaggle 의료 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 운동은 말한다 : 개별 요금의 분포를 모형화하고 해당 분포에 대한 불확실성을 캡처하여 볼 수있는 값의 범위를 더 잘 포착 할 수 있기를 원합니다. 데이터로드 및 초기보기 수행 : 위와 같이 여기에 기하 급수적으로 분포하는 분포가 있다고 의심 할 수 …

14 gamma-distribution 

동일한 척도 모수의 감마 변수를 사용하여 Dirichlet 분포를 사용하여 임의 변수를 쉽게 생성 할 수 있습니다. 만약: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) 그때: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) 문제 스케일 파라미터가 같지 않으면 어떻게됩니까? Xi∼Gamma(αi,βi)Xi∼Gamma(αi,βi) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta_i) 그렇다면이 변수의 분포는 무엇입니까? (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼?(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼? \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

GLM에서 사용할 배포판을 배우려고 노력했으며 정규 배포판을 사용할 때 약간 혼란 스러웠습니다. 교과서의 한 부분에서 정규 분포가 시험 점수를 모델링하는 데 좋을 수 있다고 말합니다. 다음 부분에서는 자동차 보험 청구를 모델링하는 데 어떤 분포가 적합한 지 묻습니다. 이번에는 적절한 분포가 양수 값으로 만 연속적이므로 감마 또는 역 가우스가 될 것이라고 …

14 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

현재 감마 분포를 사용하여 GLM을 피팅하기위한 R의 구문을 이해하는 데 문제가 있습니다. 각 행에 3 개의 공변량 ( ), 응답 변수 ( ) 및 모양 매개 변수 ( ) 가 포함 된 일련의 데이터가 있습니다 . 3 개의 공변량의 선형 함수로 감마 분포의 스케일을 모델링하고 싶지만 각 데이터 행에 대해 …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

의 예상 값 이 인 경우 의 예상 값은 입니까 ? 분석적으로 계산할 수 있습니까?G a m m a (α,β)지ㅏ미디엄미디엄ㅏ(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}로그( G a m m a ( α , β) )로그⁡(지ㅏ미디엄미디엄ㅏ(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) 내가 사용하는 매개 변수는 모양 속도입니다.

14 expected-value  gamma-distribution 

감마 분포에 관한 Wikipedia 기사에 따르면 : 만약 및 , 여기서, 및 독립적 인 랜덤 변수는 다음 .Y ∼ G a m m a ( b , θ ) X Y X + Y ∼ G a m m a ( a + b , θ )X∼Gamma(a,θ)X∼Gamma(a,θ)X\sim\mathrm{Gamma}(a,\theta)Y∼Gamma(b,θ)Y∼Gamma(b,θ)Y\sim\mathrm{Gamma}(b,\theta)XXXYYYX+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y\sim \mathrm{Gamma}(a+b, \theta) 그러나 …

13 probability  pdf  gamma-distribution 

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 

내 결과에 따르면 GLM 감마가 대부분의 가정을 충족하는 것으로 보이지만 로그 변환 된 LM보다 가치있는 개선입니까? 내가 찾은 대부분의 문헌은 포아송 또는 이항 GLM과 관련이 있습니다. 나는 RANDOMIZATION을 사용한 일반 선형 모델 가정 평가의 기사가 매우 유용하다는 것을 알았지 만 결정을 내리는 데 사용 된 실제 도표는 부족하다. 다행히도 경험이있는 …

13 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

Pareto / NBD 모델을 사용하는 BTYD 패키지를 사용하여 고객이 언제 돌아올 지 예측하는 방법을 배우고 있습니다. 그러나이 모델에 대한 모든 문헌은 수학으로 가득 차 있으며이 모델의 작동에 대한 단순 / 개념적 설명이없는 것으로 보입니다. 비 수학자를위한 파레토 / NBD 모델을 이해할 수 있습니까? 나는 Fader 에 의해이 유명한 논문을 겪었다 …

12 distributions  gamma-distribution  marketing  pareto 

내부 루프가 다음과 같은 간단한 샘플링 문제가 있습니다. v = sample_gamma(k, a) 여기서 sample_gamma감마 분포의 샘플은 Dirichlet 샘플을 형성합니다. 잘 작동하지만 일부 k / a 값의 경우 일부 다운 스트림 계산 언더 플로가 있습니다. 로그 공간 변수를 사용하도록 조정했습니다. v = log(sample_gamma(k, a)) 나머지 모든 프로그램을 조정 한 후에는 올바르게 …

12 sampling  gamma-distribution 

경우 지수 분포 파라미터와 및 의 서로 무관의 기대 무엇 ( I는 = 1 , . . . , N ) λ X 난XiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 측면에서 과 및 가능한 다른 상수?λnnnλλ\lambda 참고 : 이 질문은 /math//q/12068/4051 에서 수학 답변을 얻었습니다 . 독자들도 그것을 볼 것입니다.

12 expected-value  exponential  gamma-distribution