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나는 단지 하나의 차원 밀도 추정값을 생성하는 깔끔한 (필수는 아니지만) 방법을 생각했으며 내 질문은 다음과 같습니다. 이 밀도 추정 방법에는 이름이 있습니까? 그렇지 않다면, 그것은 문헌에서 다른 방법의 특별한 경우입니까? 방법은 다음과 같습니다. 우리는 벡터 가지고 있는데 우리가 추정하고자하는 알려지지 않은 분포에서 나온 것으로 가정합니다. 이를 수행하는 방법은 에서 가능한 …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

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) …

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참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

확률 밀도 함수 가있는 분포에서 추출한 랜덤 벡터 이 있다고 가정하겠습니다 . 우리가 그것을 풀 랭크 행렬 로 선형 변환하여 를 얻는 다면, 의 밀도는 의해 주어집니다X⃗ ∈RnX→∈Rn\vec{X} \in \mathbb{R}^nfX⃗ (x⃗ )fX→(x→)f_\vec{X}(\vec{x})n×nn×nn \times nAAAY⃗ =AX⃗ Y→=AX→\vec{Y} = A\vec{X}Y⃗ Y→\vec{Y}fY⃗ (y⃗ )=1|detA|fX⃗ (A−1y⃗ ).fY→(y→)=1|detA|fX→(A−1y→). f_{\vec{Y}}(\vec{y}) = \frac{1}{\left|\det A\right|}f_{\vec{X}}(A^{-1}\vec{y}). 이제 \ vec …

12 references  random-variable  pdf  linear 

이 질문은 이 게시물 과 밀접한 관련 이 있습니다 임의의 변수 가 있고 정의 합니다. 의 확률 밀도 함수를 찾고 싶습니다 .X∼Gamma(k,θ)X∼Gamma(k,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Y=log(X)Y=log⁡(X)Y = \log(X)YYY 원래 누적 분포 함수 X를 정의하고 변수를 변경하고 적분의 "내부"를 밀도로 생각한다고 생각했습니다. P(X≤c)P(Y≤logc)=∫c01θk1Γ(k)xk−1e−xθdx=∫log(c)log(0)1θk1Γ(k)exp(y)k−1e−exp(y)θexp(y)dyP(X≤c)=∫0c1θk1Γ(k)xk−1e−xθdxP(Y≤log⁡c)=∫log⁡(0)log⁡(c)1θk1Γ(k)exp⁡(y)k−1e−exp⁡(y)θexp⁡(y)dy\begin{align} P(X \le c) & = \int_{0}^{c} \frac{1}{\theta^k} \frac{1}{\Gamma(k)} x^{k- …

12 pdf  gamma-distribution 

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 

연속 랜덤 변수에 대한 확률 밀도 함수가 로 정의 된 입문 통계 클래스에 있습니다. 의 적분을 이해 하지만 연속 임의 변수의 직관으로이를 수정할 수는 없습니다. X가 열차가 도착하는 시간 t에서 분 수와 같은 임의 변수라고 가정하십시오. 기차가 정확히 5 분 후에 도착할 확률을 어떻게 계산합니까? 이 확률은 어떻게 제로가 될 …

11 probability  random-variable  pdf  continuous-data 

나는이 임무를 받았으며 그에 걸렸다. 동료가 다음 차트 의 및 x_ {lower} 를 추정하도록 요청 했습니다.엑스U p p e r엑스유피피이자형아르 자형x_{upper}엑스l o w e r엑스엘영형승이자형아르 자형x_{lower} 곡선은 실제로 누적 분포이며 x는 일종의 측정입니다. 그는 누적 함수가 직선화되고 직선화에서 벗어날 때 x의 해당 값이 무엇인지 알고 싶어합니다. 우리는 점에서 경사를 찾기 …

11 estimation  pdf  curve-fitting  logistic-curve 

저는 현재 ECE 학사에 대한 기본 통계에서 결승을 위해 공부하고 있습니다. 나는 수학이 대부분 아래에 있다고 생각하지만 실제로 숫자의 의미를 직관적으로 이해하지 못합니다. 나는 E [X]가 확률에 의해 가중 된 X의 모든 결과의 "가중 평균"이라는 것을 알고 있습니다. Var [X]는 E [X]의 예상 분산을 제곱하므로 분포의 "흐림"에 대해 알려줍니다. 다른 …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

몇 가지 왜곡 된 확률 밀도 함수의 "피크 니스"및 테일 "무거움"을 설명하고 싶습니다. 제가 설명하고자하는 기능은 "커토 시스"라고합니까? 대칭 분포에 "쿠 르토 시스"라는 단어 만 보았습니까?

11 pdf  descriptive-statistics  skewness  kurtosis 

는 연속 랜덤 변수이고 는 이산 변수 라고 가정하십시오 . YYYXXXPr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y)Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y) \Pr(X=x|Y=y) = \frac{\Pr(X=x)\Pr(Y=y|X=x)}{\Pr(Y=y)} 아시다시피, 는 연속 랜덤 변수 이므로 입니다. 그리고 이것을 바탕으로 확률 가 정의되어 있지 결론을 내립니다 .Pr(Y=y)=0Pr(Y=y)=0\Pr(Y=y) = 0YYYPr(X=x|Y=y)Pr(X=x|Y=y)\Pr(X=x|Y=y) 그러나 Wikipedia는 여기서 실제로 다음과 같이 정의되어 있다고 주장 합니다. Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)fY|X=x(y)fY(y)Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)fY|X=x(y)fY(y) \Pr(X=x|Y=y) = \frac{\Pr(X=x) f_{Y|X=x}(y)}{f_Y(y)} 질문 : …

11 conditional-probability  pdf 

문제 세트에서 나는이 "레마"를 증명했다. 그 결과는 나에게는 직관적이지 않다. ZZZ 는 검열 모형의 표준 정규 분포입니다. 공식적으로 Z∗∼Norm(0,σ2)Z∗∼Norm(0,σ2)Z^* \sim Norm(0, \sigma^2) 이고 Z=max(Z∗,c)Z=max(Z∗,c)Z = max(Z^*, c) 입니다. 그런 다음 E[Z|Z>c]=∫∞cziϕ(zi)dzi=12π−−√∫∞cziexp(−12z2i)dzi=12π−−√exp(−12c2) (Integration by substitution)=ϕ(c)E[Z|Z>c]=∫c∞ziϕ(zi)dzi=12π∫c∞ziexp(−12zi2)dzi=12πexp(−12c2) (Integration by substitution)=ϕ(c)\begin{align} E[Z|Z>c] &= \int_c^\infty z_i \phi({z_i})\mathrm{d}z_i \\ &= \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_c^\infty z_i \exp\!\bigg(\frac{-1}{2}z_i^2\bigg)\mathrm{d}z_i \\ &= \frac{1}{\sqrt{2\pi}} …

10 normal-distribution  pdf  intuition 

보자{ x1, … , x엔}{엑스1,…,엑스엔}\{x_1,\ldots,x_N\} 관측 알 수없는 (그러나 확실히 비대칭) 확률 분포에서 얻을 수. KDE 접근법을 사용하여 확률 분포를 찾고 싶습니다. 그러나 가우시안 커널을 사용하려고했지만 대칭이기 때문에 성능이 . 따라서 감마 및 베타 커널에 대한 일부 작업이 릴리스되었지만 작동 방법을 이해하지 못했습니다.에프^( x ) = 1엔h∑나는 = 1엔케이( x …

10 probability  distributions  pdf  kernel-smoothing 

조건부 밀도 플롯을 올바르게 해석하는 방법을 알고 싶습니다. 와 함께 R로 만든 두 개의 아래를 삽입했습니다 cdplot. 예를 들어 Var 1 이 150 일 때 약 80 % 일 때 결과 가 1 일 확률은 ? 어두운 회색 영역은 조건부 확률이 Result1과 같습니까? 로부터 cdplot문서 : cdplot은 y의 한계 분포에 …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

노드 위치가 밀도 로 푸 아송 포인트 프로세스를 따르고 가 보다 가까운 노드 사이에 배치 되는 무한 랜덤 기하학적 그래프를 고려하십시오 . 따라서 가장자리의 길이는 다음 PDF를 따릅니다.ρρ\rhoddd f(l)={2ld2l≤d0l>df(l)={2ld2l≤d0l>d f(l)= \begin{cases} \frac{2 l}{d^2} \;\quad l \le d \\ 0 \qquad\; l > d \end{cases} 위의 그래프에서 원호를 중심으로 반지름 의 …

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