«random-variable» 태그된 질문

상관 계수가 ρ 인 및 X 2 정규 랜덤 변수가 주어지면 다음 로그 정규 랜덤 변수 Y 1 과 Y 2 사이의 상관 관계를 어떻게 찾을 수 있습니까?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) 이제 이고 X 2 = σ 1 Z …

16 correlation  random-variable  lognormal 

X - Y 의 결합 분포가 지지대보다 균일 한 두 개의 iid 랜덤 변수 에 대한 분포가 있습니까?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

이진 시계열을 어떻게 생성 할 수 있습니까? 1을 관찰 할 수있는 평균 확률이 지정됩니다 (예 : 5 %). 의 값이 주어지면 시간 에서 1을 관측 할 수있는 조건부 확률 ( 값이 1 인 경우 30 % )?t − 1 t − 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

랜덤 변수의 의존성과 랜덤 변수의 기능에 대해 말할 수 있습니까? 예를 들어 X2X2X^2 는 XXX ?

15 probability  random-variable 

값 A, B, C 및 D를 취할 수있는 범주 형 변수가 있다고 가정 해 봅시다. 10000 개의 임의의 데이터 포인트를 생성하고 각각의 빈도를 제어하는 ​​방법은 무엇입니까? 예를 들면 다음과 같습니다. A = 10 % B = 20 % C = 65 % D = 5 % 내가 어떻게 할 수있는 …

15 random-variable 

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

이 AP 중앙 페이지에서 랜덤 변수 대 대수 변수 에서 Peter Flanagan-Hyde는 대수 변수와 랜덤 변수를 구분합니다. 부분적으로 그는 말한다 X + X ≠ 2 Xx+x=2xx+x=2xx + x = 2x 이지만 X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X 실제로 기사의 자막입니다. 대수 변수와 랜덤 변수의 기본 차이점은 무엇입니까?

13 probability  random-variable 

가우시안이 가우시안이라는 것을 알고 있습니다. 가우시안 혼합은 어떻게 다른가요? 가우시안 혼합은 가우시안의 합일뿐입니다 (각 가우시안에 각 혼합 계수를 곱한 값)?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

네트워크 대기 시간 분포를 분석하고 있습니다. 중간 업로드 시간 (U)은 0.5 초입니다. 평균 다운로드 (D) 시간은 2 초입니다. 그러나 총 평균 시간 (각 데이터 포인트에 대해 T = U + D)은 4 초입니다. 합의 중앙값이 부록의 중앙값의 합보다 훨씬 크다는 것을 알면 어떤 결론을 이끌어 낼 수 있습니까? 통계에 대한 …

13 random-variable  median  summations 

나는 이것에 대해 전에 물었고 모델 매개 변수를 만드는 것과 잠복 변수를 만드는 것을 식별하는 데 어려움을 겪었습니다. 따라서이 사이트 에서이 주제에 대한 다양한 스레드를 살펴보면 주요 차이점은 다음과 같습니다. 잠복 변수는 관찰되지 않지만 변수 및 매개 변수도 관찰되지 않으며 변수와 관련이 없으므로 분포가 없습니다. 이는 상수이며 고정하지만 알 수없는 …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

컨볼 루션을 사용할 수 없습니다. 두 개의 임의 변수 A와 B가 있으며 종속적입니다. A + B의 분배 기능이 필요합니다

13 random-variable  non-independent 

가정 및Y ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) 나는에 관심이 있어요 . z에 대한 편견 추정기가 있습니까?zz=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz 심플한 추정기 \ 분 (\ 바 {X} \ 바 {Y}) \ 바 {X} 과 \ 바 {Y}의 샘플 수단 X …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption