«intuition» 태그된 질문

개인이 서빙 노드에 도착하고 대기하는 대기열 이론 시나리오를 고려할 때 일반적으로 포아송 프로세스가 도착 시간을 모델링하는 데 사용됩니다. 이러한 시나리오는 네트워크 라우팅 문제에서 발생합니다. 포아송 프로세스가 도착을 모델링하는 데 가장 적합한 이유에 대한 직관적 인 설명에 감사드립니다.

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

순간 생성 함수 (MGF) 란 무엇입니까? 평신도의 용어로 간단하고 쉬운 예와 함께 설명 할 수 있습니까? 공식적인 수학 표기법을 최대한 사용하도록 제한하십시오.

15 moments  intuition  mgf 

Cauchy 분포는 어떻게 든 "예측할 수없는"분포입니까? 나는 노력했다 cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } 다수의 n 값에 대해 R에서 R은 때때로 예측할 수없는 값을 생성한다는 것을 알았습니다. 예를 들어 비교 as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } 항상 "소형"의 구름을 제공하는 것 같습니다. 이 그림으로 정규 분포처럼 보일까요? 그러나 값의 하위 …

14 distributions  intuition  cauchy 

DS Sivia의 "데이터 분석"에는 이항 분포에서 푸 아송 분포가 도출됩니다. 그들은 푸 ​​아송 분포가 M→∞M→∞M\rightarrow\infty 일 때 이항 분포의 제한적인 경우라고 주장하며 , 여기서 MMM 은 시행 횟수입니다. 질문 1 : 그 주장을 직관적으로 이해할 수있는 방법은 무엇입니까? 질문 2 : 왜 MMM 최대 한계가 M 입니까 !M NM!N!(M−N)!M!N!(M−N)!\frac{M!}{N!(M-N)!} 과 …

14 binomial  poisson-distribution  combinatorics  intuition  probability-calculus 

비 상관이 독립성을 의미하지 않는 이유를 설명 할 때, 여러 랜덤 변수를 포함하는 몇 가지 예가 있지만 모두 추상적으로 보입니다. 1 2 3 4 . 이 대답 은 의미가있는 것 같습니다. 내 해석 : 임의의 변수와 제곱은 상관이 없을 수 있습니다 (상관 관계의 부족은 선형 독립과 유사하기 때문에). 예를 들어 …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

나는 잠시 동안 고개를 곤두 세우면서 씨름하고 있었다 ... 어떻게 생각 하는가? 의견이나 추가 의견이 있으시면 감사하겠습니다. 고정 프로세스는 분포 평균과 분산이 일정하게 유지되도록 시계열 값을 생성하는 프로세스입니다. 엄밀히 말하면, 이것은 약한 형태의 정상 성 또는 공분산 / 평균 성 정상 성으로 알려져 있습니다. 약성의 형태는 시계열이 시간에 걸쳐 일정한 …

14 time-series  stationarity  intuition 

Benjamini와 Hochberg (1995)의 절차가 실제로 FDR (False Discovery Rate)을 제어하는 ​​이유를 설명하는 간단한 방법이 있습니까? 이 절차는 매우 우아하고 간결하지만 독립적 인 이유 ( 1995 년 논문 의 부록에 나와 있음)에 대한 증거는 접근하기가 쉽지 않습니다.

14 intuition  false-discovery-rate  teaching 

나는 거리 계산에 의해 특징 지워지는 거리 상관 관계 에 대해 wikipedia 페이지를 쳐다보고 있다. 계산을 할 수는 있지만 거리 상관 측정 이 무엇인지, 계산이 왜 그렇게 보이는지 이해하기 어려워합니다. 측정 거리를 이해하는 데 도움이되는 거리 상관 관계에 대한 직관적 인 특징이 있습니까? 나는 직관 을 요구하는 것이 다소 모호하다는 …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

누군가가 왜 세 번째와 네 번째 모멘트와 같이 확률 분포 의 더 높은 모멘트 가 왜도 및 첨도에 해당 하는지에 대한 직감을 제공 할 수 있습니까 ? 구체적으로, 왜 세 번째 또는 네 번째 거듭 제곱으로 올린 평균에 대한 편차가 왜도 및 첨도의 척도로 변환 되는가? 이것을 함수의 3 차 …

14 mathematical-statistics  skewness  moments  intuition  kurtosis 

나는 일관성 있고 무증상이라는 용어 사이의 차이점과 실제적인 차이에 대해 직관적 인 이해와 느낌을 얻으려고 노력하고 있습니다. 나는 그들의 수학적 / 통계적 정의를 알고 있지만 직관적 인 것을 찾고 있습니다. 나에게 그들의 개별 정의를 보면 거의 같은 것 같습니다. 나는 그 차이가 미묘해야한다는 것을 알고 있지만 나는 그것을 보지 못한다. …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

나는 "확률 생성 함수"와 "모멘트 생성 함수"라는 두 용어 사이에 혼동된다. 그 용어들은 어떻게 다릅니 까?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

나는 확률을 이해하는 데 어려움을 겪고 있으며, 그것들을 해석하는 방법에 대한 기본적인 설명을 원합니다. 확률과 관련된 다양한 게시물을 찾았지만 대부분 이해하려는 것보다 복잡합니다. 다음은 확률을 해석하는 방법의 예입니다. 이벤트가 발생할 확률이 3 대 1이면 이벤트가 발생하지 않는 1 회마다 3 번 발생합니다. 이 해석이 올바른지 모르겠습니다. 따라서 확률을 해석하는 데 …

13 probability  intuition  odds 

원형 통계에서, 랜덤 변수의 기대 값 원호의 값 S는 로서 정의된다 m (1) ( Z ) = ∫ S Z P Z ( θ ) 라 θ (참조 : 위키 ). 분산 V a r ( Z ) = 1 − | m 1 ( Z ) | . 따라서 …

13 mathematical-statistics  moments  intuition  circular-statistics 

Halmos에-야만인 정리 라고하는 지배적 통계 모델 통계 모든 에 대해 측정 가능 버전의 Radon Nikodym 유도체 가있는 경우 이면 충분합니다. 여기서 는 대해 및 와 같은 특권 측정 .(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty P_i c_i ci>0,∑∞i=1ci=1ci>0,∑i=1∞ci=1c_i >0, \sum _{i=1}^\infty …

13 probability  mathematical-statistics  intuition  measure-theory 

충분한 통계를 이해하는 데 어려움이 있습니까? 하자 충분한 통계합니다.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i 경우 확률 1로, 어떤 기능에 대한 , 그것은 전체 충분한 통계치이다.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg 그러나 이것이 무엇을 의미합니까? 유니폼과 Bernoulli (페이지 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf )의 예를 보았지만 직관적이지 않으므로 통합을 보는 것이 더 혼란스러워졌습니다. 누군가 간단하고 직관적 인 방법으로 설명 할 수 있습니까?

12 self-study  estimation  intuition  decision-theory