«lognormal» 태그된 질문

에서 본 논문 제목 "일반화 선형 모델 APPLIED TO 의료 데이터 중 선택"저자는 쓰기 : 일반화 된 선형 모형에서 평균은 반응 자체를 변환하는 대신 링크 함수에 의해 변환됩니다. 두 가지 변환 방법은 결과가 매우 다를 수 있습니다. 예를 들어, 로그 변환 된 반응의 평균은 평균 반응의 로그와 같지 않습니다 . …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal 

(이것은 이메일을 통해 나에게 온 질문에 기초합니다. 같은 사람과의 이전 간단한 대화에서 일부 컨텍스트를 추가했습니다.) 작년에 나는 감마 분포가 로그 정규보다 더 무겁다는 말을 들었고, 그 이후에는 그렇지 않다고 들었습니다. 어느 쪽 이 더 무겁습니까? 관계를 탐색하는 데 사용할 수있는 리소스는 무엇입니까?

41 distributions  gamma-distribution  lognormal  heavy-tailed 

실험적으로 관찰 된 분포가 감마 또는 대수 정규 분포와 매우 유사 해 보입니다. 로그 정규 분포 는 의 평균과 분산 이 고정 되는 임의의 변형 대한 최대 엔트로피 확률 분포 라는 것을 읽었습니다 . 감마 분포에 비슷한 특성이 있습니까?엑스엑스Xln( X)ln⁡(엑스)\ln(X)

29 pdf  gamma-distribution  lognormal 

로그 정규 분포 샘플링으로 구성된 몇 가지 수치 실험을 하고 두 가지 방법으로 모멘트 을 추정하려고 합니다.X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] 의 표본 평균을 보면XnXnX^n 의 표본 평균을 사용하여 및 를 추정 한 다음 로그 정규 분포의 경우 .μμ\muσ2σ2\sigma^2log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X)E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n \sigma)^2/2) 문제는 : 실험적으로 두 번째 방법은 첫 번째 방법보다 …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

하자 및 2 iidrv의 수 곳 . 의 분포를 알고 싶습니다 .X 2 로그 ( X 1 ) , 로그 ( X 2 ) ~ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 내가 할 수있는 최선의 방법은 테일러 시리즈를 모두 가져 와서 …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

우선, 저는 통계학자가 아닙니다. 그러나 저는 박사 학위에 대한 통계 네트워크 분석을하고 있습니다. 네트워크 분석의 일환으로 네트워크 정도의 보완 누적 분포 함수 (CCDF)를 플로팅했습니다. 내가 찾은 것은 기존의 네트워크 배포 (예 : WWW)와 달리 배포는 로그 정규 분포에 가장 잘 맞는다는 것입니다. 나는 그것을 권력 법칙에 맞추고 Clauset et al의 …

22 curve-fitting  networks  lognormal  power-law 

임의의 변수 X(a)=log(a)X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a) 있는데 여기서 a는 정규 분포 N(μ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2) 입니다. 나는에 대해 무엇을 말할 수있는 E(X)E(X)E(X) 와 Var(X)Var(X)Var(X) ? 근사치도 도움이 될 것입니다.

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm 

가격이 양수 여야하지만 수익이 음수 일 수 있다는 사실을 제외하고는 주가를 로그 정규 분포로 모델링하는 데 다른 이유가 있습니까?

19 normal-distribution  lognormal  finance 

우리는 일반적으로 모든 모수의 모수를 추정 할 때까지 "모멘트 모멘트를 표본에 대응시키는"모멘트 추정법을 소개합니다. 정규 분포의 경우이 분포를 완전히 설명하기 때문에 첫 번째 순간과 두 번째 순간 만 필요합니다. 이자형( X) = μ⟹∑엔나는 = 1엑스나는/ n= X¯이자형(엑스)=μ⟹∑나는=1엔엑스나는/엔=엑스¯E(X) = \mu \implies \sum_{i=1}^n X_i/n = \bar{X} 이자형( X2) = μ2+ σ2⟹∑엔나는 = …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

여러 곳에서 각 샘플의 로그를 취하여 데이터 세트를 정규 분포의 것으로 변환하고 변환 된 데이터의 신뢰 구간을 계산하고 역 연산을 사용하여 신뢰 구간을 다시 변환 할 수 있다고 들었습니다. (예 : 에 대해 하한과 상한의 거듭 제곱으로 10을 올립니다 .)로그10로그10\log_{10} 그러나이 방법은 그 자체로는 의미가 없습니다.10평균( 로그10( X) )≠ 평균( …

19 confidence-interval  mean  lognormal 

논문을 검토하면서 저자들은 "정규의 전제 조건 가정을 만족시키기 위해 t 개의 검정을 수행하기 전에 자연 로그를 사용하여 기울어 진 분포를 나타내는 연속적인 결과 변수를 변환했습니다"라고 말합니다. 비정규 데이터를 분석 할 수있는 적절한 방법입니까, 특히 기본 분포가 반드시 로그 정규성이 아닌 경우 이것은 매우 어리석은 질문 일지 모르지만 이전에는이 ​​일을 보지 …

19 normal-distribution  data-transformation  t-test  lognormal 

간단한 질문 : R의 GLM 패밀리 인수에 로그 정규 분포를 지정하는 방법은 무엇입니까? 이것이 어떻게 달성 될 수 있는지 찾을 수 없었습니다. 대수 인수에서 로그 정규 (또는 지수) 옵션이 아닌 이유는 무엇입니까? R-Archives의 어딘가에서 로그 노멀을 지정하기 위해 GLM에서 가우시안으로 설정된 패밀리에 대해 로그 링크를 사용해야한다는 것을 읽었습니다. 그러나 이것은 …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

다음은 여기 및 여기의 이전 게시물과 비슷하지만 다릅니다. 모든 주문의 모멘트를 허용하는 두 개의 분배가 주어지면 두 분배의 모든 모멘트가 동일하면 동일한 분배 ae입니까? 모멘트 생성 기능을 허용하는 두 개의 분포가 주어지면 모멘트가 동일한 경우 모멘트 생성 기능이 동일합니까?

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

상관 계수가 ρ 인 및 X 2 정규 랜덤 변수가 주어지면 다음 로그 정규 랜덤 변수 Y 1 과 Y 2 사이의 상관 관계를 어떻게 찾을 수 있습니까?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) 이제 이고 X 2 = σ 1 Z …

16 correlation  random-variable  lognormal 

이것은 후속 조치이지만 이전 질문과 다른 질문입니다 . 나는 Wikipedia에서 " 중간 편향 추정기가 Laplace가 관찰 한 절대 편차 손실 함수와 관련한 위험을 최소화 한다"고 읽었습니다 . 그러나 내 Monte Carlo 시뮬레이션 결과는이 주장을 지원하지 않습니다. 나는 로그 정규 모집단 에서 나온 샘플을 가정합니다 . . . , X N …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad