«moments» 태그된 질문

통계 / 기계 학습 방법에서 분포는 종종 가우시안에 의해 근사되며 가우시안이 샘플링에 사용됩니다. 분포의 처음 두 모멘트를 계산하는 것으로 시작하여 μμ\mu 및 σ2σ2\sigma^2 를 추정하는 데 사용합니다 . 그런 다음 가우시안에서 샘플링 할 수 있습니다. 내가 계산하는 순간이 많을수록 표본 추출하려는 분포를 근사화 할 수 있어야합니다. 3 모멘트를 계산하면 어떻게됩니까? …

14 probability  sampling  moments 

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 

그래서 로그 정규 분포 확률 변수 생성하는 무작위 프로세스가 있습니다. 해당 확률 밀도 함수는 다음과 같습니다.엑스XX 나는 원래 분포의 몇 순간의 분포 를 추정하고 싶었습니다 . 첫 번째 순간, 산술 평균이라고합시다. 그렇게하기 위해 10000 번의 랜덤 변수를 10000 번 그려서 산술 평균의 10000 추정치를 계산할 수있었습니다. 그 평균을 추정하는 두 …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

귀무 가설이 같은 차이를 가진 모집단에서 나온 귀무 가설에 대해 두 개의 독립적 인 표본을 검정하기 위해 어떤 검정을 사용할 수 있습니까? 스큐가 고정 숫자와 같은지 여부에 대한 고전적인 1- 표본 테스트가 있습니다 (테스트는 6 번째 샘플 모멘트를 포함합니다). 2 샘플 테스트로 직접 변환합니까? 매우 높은 데이터 순간을 포함하지 않는 …

13 hypothesis-testing  distributions  bootstrap  moments  l-moments 

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 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

동일한 순간 생성 기능을 갖는 동일하지 않은 분포가 있습니까?

12 distributions  moments  mgf 

한쪽면에서 체비 쇼프의 불평등이 더 높은 순간과 비슷한가? 체비 쇼프 -Cantelli 불평등은 분산에만 작용하는 것으로 보이지만 체비 쇼프의 불평등은 모든 지수에 대해 쉽게 생성 될 수 있습니다. 더 높은 순간을 사용하는 일방적 인 불평등에 대해 아는 사람이 있습니까?

12 approximation  moments  probability-inequalities 

나는 위치 규모 가족의 의미에 대해 생각하고있었습니다. 내 이해는 매개 변수 와 스케일을 가진 위치 스케일 패밀리의 모든 멤버에 대해 의 분포는 매개 변수에 의존하지 않으며 해당 패밀리에 속하는 모든 에 대해 동일 하다는 것입니다.a b Z = ( X − a ) / b XXXXaaabbbZ=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ =(X-a)/bXXX 그래서 내 질문은 …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

E ( | X r | ) &lt; ∞ 인 경우 랜덤 변수 X 의 rrr 번째 모멘트 는 유한 합니다. XXXE(|Xr|)&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty 양의 정수 s&lt;rs&lt;rs<r 에 대해 sss 번째 모멘트 E[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|] 도 유한합니다.

12 self-study  moments  function 

데이터 세트의 (첫 번째) 순간을 추정 할 수 있고 밀도 함수의 추정을 생성하는 데 사용하려는 상황이 있습니다.kkk 나는 이미 Pearson 분포를 겪었 지만 처음 4 개 순간에만 의존한다는 것을 깨달았습니다 (가능한 순간 조합에 대한 제한이 있음). 또한 더 많은 가정을 사용하지 않을 때 유한 모멘트 집합이 특정 분포를 "막아 내기"에 …

11 pdf  kernel-smoothing  moments 

첨도에 대해 일반적인 추정량 인 하고 있지만 경험적 분포에서 작은 '이상 값'도 발견했습니다. 즉, 중심에서 멀리 떨어진 작은 봉우리가 엄청나게 영향을 미칩니다. 보다 강력한 첨도 추정기가 있습니까?케이^= μ^4σ^4케이^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

무엇에 근접하는 가장 좋은 방법 주어진 두 개의 정수가 당신은 평균 알고 , 분산 , 비대칭 과 초과 첨도 이산 분포의 그리고 및 형태의 (0이 아닌) 측정 값 에서 정상적인 근사값이 적절하지 않다는 것이 합니까?m , n μ σ 2 γ 1 γ 2 X γ 1 γ 2피r [ …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

첨도에 영향을 미치지 않고 임의 변수의 왜곡을 변경하는 변환이 있는지 궁금합니다. 이것은 RV의 아핀 변환이 평균과 분산에 어떻게 영향을 미치나, 왜도 및 첨도에는 영향을 미치지 않는 것과 유사합니다 (부분적으로는 삐와 첨도는 규모의 변화에 ​​불변으로 정의되기 때문에). 이것은 알려진 문제입니까?

11 data-transformation  random-variable  moments 

분포의 공분산을 병렬로 계산하고 분포 결과를 단일 가우시안으로 결합해야합니다. 두 가지를 어떻게 결합합니까? 두 작품이 비슷하게 분포되고 크기가 조정되면 두 작품 사이의 선형 보간. Wikipedia 는 조합에 대한 하단에 포럼을 제공하지만 옳지 않은 것 같습니다. 두 개의 동일하게 분포 된 분포는 동일한 공분산을 가져야하지만 페이지 하단의 공식은 공분산을 두 배로합니다. …

11 covariance  moments