«pdf» 태그된 질문

확률 밀도 함수 (R의 density방법을 사용하여 찾음)에 대한 로컬 최대 값을 찾으려고합니다 . 많은 양의 데이터가 있기 때문에 간단한 "인접 이웃 둘러보기"방법을 사용할 수 없습니다 (이것은 주변 이웃에 대해 로컬 최대 값인지 확인하기 위해 포인트를 둘러 보는 방법). 또한 내결함성 및 기타 매개 변수를 사용하여 "이웃을 둘러보기"를 구축하는 것과 달리 …

15 r  pdf  splines  maximum 

일반적으로 불연속 변수에 대한 확률 분포는 확률 질량 함수 (PMF)를 사용하여 설명됩니다. 연속 랜덤 변수로 작업 할 때 확률 질량 함수가 아닌 확률 밀도 함수 (PDF)를 사용하여 확률 분포를 설명합니다. - 깊은 학습 Goodfellow, Bengio 및 Courville로 그러나 Wolfram Mathworld 는 이산 변수에 대한 확률 분포를 설명하기 위해 PDF를 사용하고 …

14 probability  mathematical-statistics  terminology  pdf 

두 샘플 간의 유사성을 측정하기 위해 R에서 두 커널 밀도 추정치 사이의 겹침 영역을 계산하는 방법을 찾고 있습니다. 명확히하기 위해, 다음 예에서, 자 p 중첩 영역의 면적을 정량화해야합니다. library(ggplot2) set.seed(1234) d <- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, 0, 3))) ggplot(d, aes(value, fill=variable)) + geom_density(alpha=.4, color=NA) 비슷한 질문이 여기 에서 …

14 r  probability  pdf  kernel-smoothing 

커널 밀도 추정기를 사용하여 일련의 관측 값을 기반으로 밀도 함수를 추정해야합니다. 동일한 관측치에 기초하여, 커널 밀도 추정기의 도함수를 사용하여 밀도의 1 차 및 2 차 도함수도 추정해야합니다. 대역폭은 확실히 최종 결과에 큰 영향을 미칩니다. 먼저 KDE 대역폭을 제공하는 몇 가지 R 기능이 있다는 것을 알고 있습니다. 어느 것이 더 선호되는지 …

14 r  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

모양, 크기 및 이동을 쉽게 볼 수있는 방식으로 자세하게 비교하고자하는 두 개의 분포가 있다고 가정 해 봅시다. 이를 수행하는 한 가지 좋은 방법은 각 분포에 대한 히스토그램을 플로팅하여 동일한 X 스케일에 배치하고 다른 하나 아래에 쌓이는 것입니다. 이 작업을 수행 할 때 비닝을 어떻게 수행해야합니까? 아래 그림 1에서와 같이 하나의 …

14 data-visualization  histogram  pdf  binning 

내 다른 질문 에서 영감을 받아 함수 의 확률 밀도 함수 (PDF) 모드를 어떻게 찾 습니까?에프( x )f(x)f(x) 이에 대한 "요리 책"절차가 있습니까? 분명히이 작업은 처음에 보이는 것보다 훨씬 어렵습니다.

14 pdf  function  mode  shortest-half 

약간 간결한 수학을 겪은 후에는 커널 밀도 추정에 약간의 직관이 있다고 생각합니다. 그러나 나는 또한 세 가지 이상의 변수에 대한 다변량 밀도를 추정하는 것이 추정기의 통계적 특성 측면에서 좋은 생각이 아닐 수 있음을 알고 있습니다. 그렇다면, 비모수 적 방법을 사용하여 이변 량 밀도를 어떤 종류의 상황에서 추정하고 싶습니까? 두 개 …

14 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation 

이것은 오래된 통계를 검토하는 동안의 이상한 생각이며 어떤 이유로 든 대답을 생각할 수없는 것 같습니다. 연속 PDF는 주어진 범위 내에서 관찰 값의 밀도를 알려줍니다. 즉, 예를 들어, 엑스~ N( μ , σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu,\sigma^2) 이면, 실현이 ㅏaa 와 비bb 사이에있을 확률 은 간단히 ∫비ㅏϕ ( x ) d엑스∫abϕ(x)dx\int_a^{b}\phi(x)dx 여기서 ϕϕ\phi …

13 normal-distribution  maximum-likelihood  pdf 

여기에있는 모든 사람들이 이미 알고 있듯이 베타 배포판 의 PDF는 다음과 같이 제공됩니다.X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} 나는이 공식의 기원에 대한 설명을 위해 온통 사냥을 해왔지만 찾을 수는 없습니다. 베타 배포판에서 찾은 모든 기사는이 수식을 제공하고 몇 가지 모양을 보여준 다음 순간에 대해 논의하는 것으로 계속 진행됩니다. 나는 파생하고 …

13 probability  mathematical-statistics  pdf  beta-distribution  history 

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 

따라서이 질문은 다소 관여하지만 가능한 한 간단하게 노력하려고 노력했습니다. 목표 : 간단히 말해서, 고차 누적을 포함 하지 않는 부조화의 유도가 있으며 , 그것이 어떻게 도출되었는지 이해하려고합니다. 배경 : (이 모든 것을 이해합니다) 나는 여기에있는 '독립 구성 요소 분석' 책을 스스로 연구하고 있습니다. (이 질문은 '비 다항식 함수에 의한 엔트로피의 근사'책이있는 …

13 distributions  probability  pdf  entropy 

그런 공식이 있습니까? 평균, 분산, 왜도 및 첨도를 알고 있거나 측정 할 수있는 일련의 데이터가 주어지면 위에서 언급 한 데이터에서 나온 것으로 추정되는 값의 확률 밀도를 계산하는 데 사용할 수있는 단일 공식이 있습니까?

13 distributions  pdf  kurtosis  skewness 

다음과 같은 데이터가 있습니다. 나는 정규 분포 (커널 밀도 추정은 더 잘 작동하지만 그렇게 큰 정밀도는 필요하지 않음)를 적용하려고 시도했으며 꽤 잘 작동합니다. 밀도 플롯은 타원을 만듭니다. 점이 타원 영역 내에 있는지 여부를 결정하려면 타원 함수를 가져와야합니다. 그렇게하는 방법? R 또는 Mathematica 코드는 환영합니다.

13 r  regression  pdf  bivariate 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 3 년 전 . 의 pdf를 찾아야하는이 문제가 와이= X2Y=X2Y = X^2있습니다. 내가 아는 것은 엑스XX 는 분포 엔( 0 , 1 )N(0,1)N(0,1) 입니다. 는 어떤 종류의 …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

밀도 플롯의 높이를 어떻게 해석해야합니까? 예를 들어 위의 그림에서 피크는 x = 18에서 약 0.07입니다. 값의 약 7 %가 약 18이라고 추론 할 수 있습니까? 그보다 더 구체적으로 설명 할 수 있습니까? 높이가 0.02 인 x = 30에서 두 번째 피크도 있습니다. 값의 약 2 %가 30 정도라는 것을 의미합니까? …

12 data-visualization  pdf