«quantile-function» 태그된 질문

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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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Quantile (역 CDF) 기능을 이해하도록 도와주세요.
Quantile 함수에 대해 읽고 있지만 명확하지 않습니다. 아래에 제공된 것보다 더 직관적 인 설명을 제공 할 수 있습니까? cdf 는 단조 증가하는 함수이므로 역수를 갖는다. 이것을 나타내겠습니다 . 하면 의 CDF이다 다음 값이다 되도록 ; 이것을 의 Quantile 이라고합니다 . 값 오른쪽 왼쪽의 확률 질량의 절반 반으로 분포의 중앙값이다. 값은 …

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일 변량 랜덤 변수의 평균이 항상 Quantile 함수의 적분과 동일합니까?
단 변량 랜덤 변수의 Quantile 함수 (역 cdf)를 p = 0에서 p = 1로 통합하면 변수의 평균이 생성됨을 알았습니다. 나는 지금까지 이러한 관계에 대해 들어 본 적이 없으므로 궁금합니다. 이것이 항상 그렇습니까? 그렇다면이 관계가 널리 알려져 있습니까? 다음은 파이썬의 예입니다. from math import sqrt from scipy.integrate import quad from scipy.special …

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CDF가 힘을 얻었습니까?
경우 FZFZF_Z CDF, 그것과 같다 FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 )뿐만 아니라 CDF이다. Q : 이것이 표준 결과입니까? Q : 함수를 찾는 좋은 방법이 있는가 ggg 과 X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) 일 FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , 여기서 x≡g(z)x≡g(z) x \equiv g(z) 기본적으로, 나는 또 다른 CDF, FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha 있습니다. 일부 축소 된 …
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