«uniform» 태그된 질문

균일 분포는 표본 공간에서 임의의 값을 가질 가능성이있는 랜덤 변수를 나타냅니다.

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두 개의 랜덤 변수의 합으로서 균일 한 랜덤 변수
Grimmet과 Stirzaker 에서 가져온 것 : 표시는 경우가 아닐 수 있다는 것을 균일 [0,1]에 분포하고 및 독립적 동일하게 분포한다. 당신은 안 X 및 Y가 연속 변수 있다고 가정합니다.U=X+YU=X+YU=X+YUUUXXXYYY 와 같이 항상 와 를 찾을 수 있다고 주장함으로써 , 가 불연속적인 것으로 가정 되는 경우 모순에 의한 간단한 증거로 충분합니다. 반면 …
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공정한 d6을 사용하여 1에서
공정한 6면 주사위 (d6)를 굴려서 1에서 특정 까지 정수를 그리려고 합니다. 좋은 대답은 왜 그 방법이 균일 하고 독립적 인 정수를 생성하는지 설명 할 것 입니다.엔NN 예시적인 예로서, 의 경우에 어떻게 솔루션이 작동하는지 설명하는 것이 도움이 될 것 입니다.N = 150N=150N=150 또한 가능한 한 효율적으로 절차를 수행하고 싶습니다. 생성 된 …
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표본의 CDF가 균일하게 분포 된 이유
여기 에 샘플 가 주어진 것을 읽었습니다 . . . ,X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n cdf 를 사용한 연속 분포로부터의 X n 에서, 대응하는 샘플 은 표준 균일 분포를 따른다.FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) 파이썬에서 질적 시뮬레이션을 사용하여 이것을 확인했으며 관계를 쉽게 확인할 수있었습니다. import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats xs = …
17 pdf  uniform  cdf  intuition 
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분배 기능
각각 4 개의 독립적으로 균일하게 분포 된 변수 있습니다. 의 분포를 계산하고 . I는 분포 계산 할 (따라서 ), 그리고 는 이제 합계 의 분포 는 ( 입니다. 독립) 때문에a,b,c,da,b,c,da,b,c,d[0,1][0,1][0,1](a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bcu2=4bcu2=4bcu_2=4bcf2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14ln⁡u24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4}u2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]u1=(a−d)2u1=(a−d)2u_1=(a-d)^2f1(u1)=1−u1−−√u1−−√.f1(u1)=1−u1u1.f_1(u_1)=\frac{1-\sqrt{u_1}}{\sqrt{u_1}}.u1+u2u1+u2u_1+u_2u1,u2u1,u2u_1,\, u_2fu1+u2(x)=∫+∞−∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫401−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy,fu1+u2(x)=∫−∞+∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫041−x−yx−y⋅ln⁡y4dy,f_{u_1+u_2}(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f_1(x-y)f_2(y)dy=-\frac{1}{4}\int_0^4\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy,와이∈ ( 0 , 4 ]와이∈(0,4]y\in(0,4]. 여기서 적분은 f_ {u_1 + u_2} (x) =-\ frac {1} {4} \ int_0 ^ …
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귀무 가설 하에서 이항 검정을 시뮬레이션 할 때 p- 값의 불균일 분포
귀무 가설 하에서 p- 값 분포가 균일해야한다고 들었습니다. 그러나 MATLAB에서 이항 검정 시뮬레이션은 평균이 0.5보다 큰 균일 분포와 매우 다른 분포를 반환합니다 (이 경우 0.518). coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j = 1:200 success = success + coin(randperm(2,1)); end success_vec(i) …
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불연속 균일 분포로 교체하지 않고 채취 한 시료 간 최대 간격
이 문제는 실험실에서 로봇 적용 범위에 대한 연구와 관련이 있습니다. 교체없이 { 1 , 2 , … , m } 집합에서 nnn 숫자를 임의로 그리고 오름차순으로 정렬합니다. 1 ≤ n ≤ m .{1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\}1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m 숫자 소트 목록에서 {a(1),a(2),…,a(n)}{a(1),a(2),…,a(n)}\{a_{(1)},a_{(2)},…,a_{(n)}\} : 연속 번호와 경계 사이의 차이를 생성 g={a(1),a(2)−a(1),…,a(n)−a(n−1),m+1−a(n)}g={a(1),a(2)−a(1),…,a(n)−a(n−1),m+1−a(n)}g = \{a_{(1)},a_{(2)}−a_{(1)},\ldots,a_{(n)}−a_{(n-1)},m+1-a_{(n)}\} . …
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사용자 정의 분포에서 무작위 샘플 생성
R을 사용하여 사용자 정의 PDF에서 임의의 샘플을 생성하려고합니다. 내 PDF는 다음과 같습니다. 에프엑스( x ) = 32( 1 − x2) , 0 ≤ x ≤ 1에프엑스(엑스)=삼2(1−엑스2),0≤엑스≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 균일 한 샘플을 생성 한 다음이를 사용자 지정 배포로 변환하려고했습니다. 내 분포의 cdf ( )를 찾아 …
16 r  sampling  uniform 
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정규 분포를 시뮬레이션하기 위해 역 CDF 방법에 비해 Box-Muller의 장점은 무엇입니까?
균일 한 변수 집합에서 정규 분포를 시뮬레이션하기 위해 몇 가지 기술이 있습니다. Box-Muller 알고리즘 은 하나가 두 개의 독립된 균일 한 변이 샘플링 (0,1)(0,1)(0,1)하여 다음을 통해 두 개의 독립적 인 표준 정규 분포로 변환합니다. Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) CDF 방법 은 정규 cdf (F(Z))(F(Z))(F(Z)) 를 …
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정규 분포의 드로우를 사용하여 균일 분포의 드로우 시뮬레이션
최근 에 확률 질문 중 하나 인 다음과 같은 데이터 과학 인터뷰 리소스 를 구입했습니다 . 알려진 모수를 가진 정규 분포에서 추출한 경우 균일 분포에서 추출을 어떻게 시뮬레이션 할 수 있습니까? 원래의 생각 과정은 불연속 랜덤 변수의 경우 각 분포가 정규 곡선 아래에서 동일한 면적을 갖는 K 개의 고유 한 …
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귀무 가설 하에서 교환 가능한 샘플의 직관은 무엇입니까?
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 
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3 개의 상관 분포 분포 랜덤 변수 생성
우리가 가지고 있다고 가정 X 2 ~ unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼unif(n,0,1),X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼unif(n,0,1),X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), 여기서 은 크기 n의 균일 한 랜덤 샘플입니다.unif(n,0,1)unif(n,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) Y=X1,Y=X1,Y=X_1, Z=0.4X1+1−0.4−−−−−−√X2.Z=0.4X1+1−0.4X2.Z = 0.4 X_1 + \sqrt{1 - 0.4}X_2. 그런 다음 와 Z 의 상관 관계 는 0.4 입니다.YYYZZZ0.40.40.4 이 변수를 …
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균일하게 분포되고 상관 된 난수 쌍 생성
특정 상관 관계로 임의의 숫자 쌍을 생성하고 싶습니다. 그러나 균일 변수의 선형 조합이 더 이상 균일하게 분포 된 변수가 아니기 때문에 두 정규 변수의 선형 조합을 사용하는 일반적인 방법은 여기서 유효하지 않습니다. 두 변수가 균일해야합니다. 주어진 상관 관계로 균일 한 변수 쌍을 생성하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?
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닫힌 간격으로 모든 합리적인 값을 취하는 이산 균일 랜덤 변수 (?)
방금 (지적) 공황 발작을 일으켰습니다. 닫힌 간격 에서 균일하게 따르는 연속 랜덤 변수 : 편안하게 친숙한 통계 개념. 유( a , b )U(a,b)U(a,b) 확장 된 실수 (반 또는 전체)를 지원하는 연속적인 균일 한 rv : rv는 적절하지 않지만 부적절한 이전, 유용하고 적용 가능한 기본 베이지안 개념. 한정된 수의 값을 취하는 …
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