«pdf» 태그된 질문

연속 랜덤 변수의 확률 밀도 함수 (PDF)는 가능한 각 값에 대한 상대 확률을 제공합니다. 이 태그는 PMF (Discrete 확률 질량 함수)에도 사용하십시오.

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1을 초과하는 확률 분포 값이 양호 할 수 있습니까?
온 순진 베이 즈 분류에 대한 위키 백과 페이지 ,이 라인이있다 : p(height|male)=1.5789p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (1 이상의 확률 분포는 괜찮습니다. 종 곡선 아래의 면적은 1입니다.) 보다 큰 값은 어떻게 될 수 있습니까? 모든 확률 값이 범위로 표현되었다고 생각했습니다 . 또한 그러한 값을 가질 수 있다고 가정하면 해당 값은 페이지에 표시된 …



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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 


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CDF가 PDF보다 기본입니까?
내 통계 전문가는 기본적으로 다음 세 가지 중 하나가 주어지면 다른 두 가지를 찾을 수 있다고 말했습니다. 누적 분포 함수 순간 생성 기능 확률 밀도 함수 그러나 나의 계량 경제학 교수는 CDF를 가질 수 있지만 PDF가 정의되어 있지 않은 예제가 있기 때문에 CDF가 PDF보다 더 기본이라고 말했다. CDF가 PDF보다 기본입니까? …
43 probability  pdf  cdf  mgf 

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변형 된 변수의 밀도에 대한 직관적 인 설명?
가 pdf 의 랜덤 변수 라고 가정 합니다. 그런 다음 임의 변수 는 pdf를 갖습니다.XXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} 나는 이것 뒤에 미적분학을 이해합니다. 그러나 나는 미적분학을 모르는 사람에게 그것을 설명하는 방법을 생각하려고합니다. 특히, 나는 요소가 왜 먼저 나타나는지 설명하려고합니다 . 나는 그것을 …

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R에서 음이 아닌 변수의 밀도 플롯에 대한 좋은 방법?
plot(density(rexp(100)) 분명히 0 왼쪽의 모든 밀도는 바이어스를 나타냅니다. 통계가 아닌 사람들을 위해 일부 데이터를 요약하려고하는데, 음이 아닌 데이터가 왜 밀도가 0의 왼쪽인지에 대한 질문을 피하고 싶습니다. 플롯은 무작위 검사 용입니다. 처리 및 제어 그룹별로 변수 분포를 보여주고 싶습니다. 분포는 종종 지수 적입니다. 히스토그램은 여러 가지 이유로 까다 롭습니다. 빠른 Google …

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두 랜덤 변수의 합이 컨볼 루션 인 이유는 무엇입니까?
오랫동안 두 랜덤 변수의 "합계"가 컨볼 루션 인 이유를 이해하지 못한 반면 와 의 혼합 밀도 함수 합 은f(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); 그들의 컨볼 루션이 아닌 산술 합. 정확한 문구 "두 개의 임의 변수의 합"은 Google에 146,000 번 표시되며 다음과 같이 타원형입니다. 하나의 값을 산출하기 위해 RV를 고려한다면, 그 하나의 값을 다른 RV …

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감마 대 로그 정규 분포
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)

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다변량 정규 분포의 Quantile (isolines?)을 결정하는 방법
다변량 분포의 Quantile을 계산하는 방법에 관심이 있습니다. 그림에서, 주어진 단 변량 정규 분포 (왼쪽)의 5 %와 95 % Quantile을 그렸습니다. 올바른 다변량 정규 분포의 경우, 아날로그가 밀도 함수의베이스를 둘러싸는 아이소 라인이라고 상상합니다. 아래는 패키지를 사용하여 이것을 계산하려는 시도의 예 mvtnorm이지만 성공하지는 못했습니다. I이이 다변량 밀도 함수의 결과의 컨투어를 계산함으로써 수행 …

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평신도의 관점에서 Parzen 창 (커널) 밀도 추정을 설명 할 수 있습니까?
Parzen 창 밀도 추정은 다음과 같이 설명됩니다 p ( x ) = 1엔∑나는 = 1엔1h2ϕ ( x나는− xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) 여기서, 벡터의 요소 수이고, 벡터이며, 의 확률 밀도 , 파젠 윈도우의 사이즈이고, 윈도우 함수이다.x p ( x ) x h ϕ엔nn엑스xxp ( x )p(x)p(x)엑스xxhhhϕϕ\phi 내 …


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공정성을 자신있게 평가하기 위해 주사위를 몇 번 굴려야합니까?
(통계 언어가 아닌 일반 언어 사용에 대한 사전 사과.) 확실한 물리적 확신을 가지고 특정 물리적 6면 다이의 각면을 약 +/- 2 % 이내로 롤링 할 확률을 측정하려면 얼마나 많은 샘플 다이 롤이 필요합니까? 즉, 각 결과를 세어 주사위를 굴려 몇 번이나 굴려야할까요? 각면이 굴릴 확률이 14.6 %-18.7 % 이내인지 98 …

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밀도 추정에 베이지안 접근법이 있습니까?
연속 랜덤 변수 의 밀도를 추정하고 싶습니다 . 내가 배운 한 가지 방법은 Kernel Density Estimation을 사용하는 것입니다.XXX 그러나 이제 다음 줄을 따라 베이지안 접근 방식에 관심이 있습니다. 나는 처음에 가 분포 따른 다고 믿는다 . 나는 읽습니다 . 새로운 수치를 기반으로 를 업데이트하는 방법이 있습니까?F n X FXXXFFFnnnXXXFFF 나는 …

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