«quantiles» 태그된 질문

관측 값을 저장하지 않고 많은 데이터 세트에서 사 분위수 (Q1, 중앙값 및 Q3)를 실시간으로 계산해야합니다. 나는 먼저 P 제곱 알고리즘 (Jain / Chlamtac)을 시도했지만 그것에 만족하지 못했습니다 (약간의 CPU 사용량과 적어도 내 데이터 세트의 정밀도에 대해서는 확신하지 못했습니다). 나는 즉시 중간 값을 추정하기 위해 FAME 알고리즘 ( Feldman / Shavitt …

13 quantiles  median  online 

저는 연령대가 다른 어린이를위한 인체 치수의 분포 (어깨 폭과 같은)에 대한 정보를 가지고 있습니다. 각 연령과 치수에 대해 평균 표준 편차가 있습니다. (또한 8 개의 Quantile이 있지만 원하는 것을 얻을 수 없다고 생각합니다.) 각 차원마다 길이 분포의 특정 Quantile을 추정하고 싶습니다. 각 치수가 정규 분포를 따른다고 가정하면 평균 및 표준 …

13 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

Quantile을 계산하려는 가중치 샘플이 있습니다. 1 가중치가 동일한 경우 (= 1이든 아니든) 결과는 scipy.stats.scoreatpercentile()R 과 동일 quantile(...,type=7)합니다. 간단한 방법 중 하나는 주어진 가중치를 사용하여 샘플을 "곱셈"하는 것입니다. 이는 중량이 1보다 큰 영역에서 국부적으로 "평평한"ecdf를 효과적으로 제공하는데, 이는 샘플이 실제로 서브 샘플링 일 때 직관적으로 잘못된 접근법처럼 보입니다. 특히, 가중치가 모두 …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

저는 PMT Education이 작성한 생물 통계학에 대한 메모 를 읽고 있으며 2.7 절에서 다음 문장을 확인합니다. 50 번째 백분위 수로 태어난 아기는 50 %보다 무겁습니다. 25 번째 백분위 수로 태어난 아기는 75 %보다 무겁습니다. 75 번째 백분위 수로 태어난 아기는 25 %보다 무겁습니다. 그러나 아시다시피 25 번째 백분위 수로 태어난 …

11 mathematical-statistics  quantiles  definition 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

콘월어 - 피셔 확장 순간을 기반으로 분포의 분위수를 추정 할 수있는 방법을 제공합니다. (이 점에서, 그것은 순간에 기초한 누적 분포의 추정치를 제공하는 Edgeworth Expansion 의 보완으로 간주됩니다 .) 어떤 상황에서 경험적 작업을 위해 Cornish-Fisher 확장을 선호하는지 알고 싶습니다. 샘플 Quantile 또는 그 반대로. 몇 가지 추측 : 계산적으로, 샘플 모멘트는 …

11 distributions  quantiles  finance 

동일한 rv의 Quantile의 함수로 연속 랜덤 변수의 예상 값을 관련시키는 일반 공식이 어디에 있는지 궁금합니다. rv 의 예상 값 은 다음과 같이 정의됩니다. E ( X ) = ∫ x d F X ( X ) : 및 분위수로 정의 Q P X = { (X)를 : F X ( …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression 

통계에서 다음 결과를 이미 보았지만 어디에 있는지 기억할 수 없습니다. 경우 XXX 양의 랜덤 변수이고 E(X)&lt;∞E(X)&lt;∞\mathbb{E}(X)<\infty 다음 εF−1(1−ε)→0εF−1(1−ε)→0\varepsilon F^{-1}(1-\varepsilon) \to 0 시 ε→0+ε→0+\varepsilon\to 0^+ , 여기서 FFF 의 CDF이다 XXX . 이것은 등식 를 사용하고 정수 1 - F 의 곡선 아래 영역의 εE(X)=∫1−FE(X)=∫1−F\mathbb{E}(X)=\int 1-F 에서 수평 절단을 고려 하여 …

10 references  quantiles  cdf  moments 

음수가 아닌 연속적이고 50-150 범위 (이 범위를 벗어나는 값은 몇 개만 있음) 90 번째, 95 번째 및 99 번째 백분위 수 곡선을 만들고이 백분위 수에 대한 테이블을 만들어야합니다. 샘플 크기는 약 8000입니다. 가능한 방법을 확인하고 찾았습니다. Quantile을 찾은 다음 loess 방법을 사용하여이 Quantile에서 부드러운 곡선을 얻습니다. 평활도는 'span'매개 변수로 조정할 …

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model 

나는 당신이 기본 통계에있을 때 일반적으로 사용되는 사 분위수의 정의에 관심이 있습니다. 나는 Stat 101 유형의 책을 가지고 있으며 직관적 인 정의를 제공합니다. "데이터의 1/4 정도가 1 사 분위수에 해당하거나 그 이하입니다 ..."그러나 데이터 세트에 대해 Q1, Q2 및 Q3을 계산하는 예를 제공합니다. 5, 7, 9, 10, 11, 13, 14, …

10 excel  quantiles 

아래 박스 플롯은 "대부분의 남성이 대부분의 여성보다 빠르다"(이 데이터 세트에서)로 해석 될 수 있다고 믿었습니다. 주로 남성의 평균 시간이 여성의 시간보다 낮았 기 때문입니다. 그러나 R과 통계 퀴즈 에 관한 EdX 코스는 그것이 틀렸다고 나에게 말했다. 내 직감이 왜 틀린지 이해하도록 도와주세요. 질문은 다음과 같습니다. 2002 년 뉴욕시 마라톤에서 나온 …

9 quantiles  histogram  boxplot  eda 

열린 간격 두 개의 Quantile 과 해당 위치 (각각) 를 제공하면 지정된 위치에 해당 Quantile이있는 베타 분포의 매개 변수를 항상 찾을 수 있습니까?(q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2)(l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2)(0,1)(0,1)(0,1)

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution 

배경 : 두꺼운 꼬리 분포를 사용하여 모델링하려는 표본이 있습니다. 관측치의 확산이 상대적으로 큰 극단적 인 값이 있습니다. 내 생각은 이것을 일반 파레토 분포로 모델링하는 것이 었습니다. 이제 경험적 데이터의 0.975 Quantile (약 100 개의 데이터 포인트)이 데이터에 적합한 Generalized Pareto 분포의 0.975 Quantile보다 낮습니다. 이제이 차이가 걱정되는지 확인하는 방법이 있습니까? …

9 confidence-interval  quantiles  asymptotics  order-statistics 

가정하자 NNN독립적 인 임의의 변수 : 특정 수준의 에서 양자 가 데이터로부터의 추정을 통해 알려짐 : , ..., . 이제 랜덤 변수 를 합 로 정의하겠습니다 . 레벨의 합계 분위수 값 계산하는 방법이있다 이며, 에서 ?X1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_Nαα\alphaα=P(X1&lt;q1)α=P(X1&lt;q1)\alpha = P(X_1 < q_1)α=P(XN&lt;qN)α=P(XN&lt;qN)\alpha = P(X_N < q_N)ZZZZ=∑Ni=1XiZ=∑i=1NXiZ = \sum_{i=1}^N X_iαα\alphaqzqzq_zα=P(Z&lt;qZ)α=P(Z&lt;qZ)\alpha = …

9 quantiles 

모집단의 표본 (크기 250)이 있습니다. 나는 인구 분포를 모른다. 주요 질문 : 나는 하나의 점 추정 할 일의 인구의 -percentile을 한 다음 내 포인트 추정치 약 95 %의 신뢰 구간을합니다. 나의 점 추정치는 샘플 1이됩니다 번째 -percentile. 나는 그것을 라고 표시한다 .xxx 그런 다음 점 추정치 주변의 신뢰 구간을 구축하려고합니다. …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value