beta-distribution पर टैग किए गए जवाब

अंतराल पर परिभाषित अविभाजित वितरण का एक दो-पैरामीटर परिवार [0,1]

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बीटा वितरण के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है?
डिस्क्लेमर: मैं कोई सांख्यिकीविद् नहीं, बल्कि एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूं। आंकड़ों में मेरा अधिकांश ज्ञान स्व-शिक्षा से आता है, इस प्रकार मुझे अभी भी अवधारणाओं को समझने में कई अंतराल हैं जो यहां अन्य लोगों के लिए तुच्छ लग सकते हैं। यदि उत्तर कम विशिष्ट शब्द और अधिक स्पष्टीकरण शामिल …

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माध्य और विचरण का उपयोग करके एक बीटा वितरण के मापदंडों की गणना करना
यदि मैं माध्य और विचरण के बारे में जानना चाहता हूं तो मैं बीटा वितरण के लिए और मापदंडों की गणना कैसे कर सकता हूं ? ऐसा करने के लिए एक R कमांड के उदाहरण सबसे अधिक सहायक होंगे।βαα\alphaββ\beta

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0 और 1 के बीच एक परिणाम (अनुपात या अंश) के लिए प्रतिगमन
मैं भविष्यवाणी एक अनुपात एक मॉडल के निर्माण की सोच रहा हूँ है, जहां एक ≤ ख और एक > 0 और ख > 0 । तो, अनुपात 0 और 1 के बीच होगा ।a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 मैं रैखिक प्रतिगमन का उपयोग कर सकता हूं, हालांकि …


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आम वितरण के वास्तविक जीवन के उदाहरण
मैं सांख्यिकी के लिए रुचि विकसित करने वाला एक स्नातक छात्र हूं। मुझे सामग्री बहुत पसंद है, लेकिन मुझे कभी-कभी वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों के बारे में सोचने में कठिन समय लगता है। विशेष रूप से, मेरा प्रश्न आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले सांख्यिकीय वितरण (सामान्य - बीटा- गामा …

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द्विपद और बीटा वितरण के बीच संबंध
मैं एक सांख्यिकीविद् की तुलना में अधिक प्रोग्रामर हूं, इसलिए मुझे आशा है कि यह प्रश्न बहुत भोला नहीं है। यह रैंडम समय पर सैंपलिंग प्रोग्राम के निष्पादन में होता है। अगर मैं N = 10 प्रोग्राम के राज्य के रैंडम-टाइम सैंपल लेता हूं, तो मैं फू को फंक्शन पर …

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आयामों में दो यादृच्छिक इकाई वैक्टर के स्केलर उत्पादों का वितरण
यदि और (इकाई क्षेत्र पर समान रूप से वितरित में दो स्वतंत्र यादृच्छिक इकाई वैक्टर हैं , तो उनके स्केलर उत्पाद (dot product) का वितरण क्या है ?एक्सएक्स\mathbf{x}yy\mathbf{y}आरडीआरडी\mathbb{R}^Dx ⋅ यएक्स⋅y\mathbf x \cdot \mathbf y मुझे लगता है कि के रूप में वितरण तेजी से बढ़ता है (?) के साथ शून्य …

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Jaynes का वितरण
जेन्स की पुस्तक "प्रोबेबिलिटी थ्योरी: द लॉजिक ऑफ साइंस" में , जेन्स के पास एक अध्याय (Ch 18) है, जिसका शीर्षक है " वितरण और उत्तराधिकार का नियम" जिसमें वह वितरण के विचार का परिचय देता है , जिसे यह मार्ग बताता है:एपीएपीA_pएपीएपीA_p [...] इसे देखने के लिए, नई जानकारी …

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दैनिक समय श्रृंखला विश्लेषण
मैं समय श्रृंखला विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं और इस क्षेत्र में नया हूं। मेरे पास 2006-2009 की एक घटना की दैनिक गिनती है और मैं इसके लिए एक समय श्रृंखला मॉडल फिट करना चाहता हूं। यहां मैंने जो प्रगति की है वह है: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) …

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बीटा रिग्रेशन में 0,1 मान के साथ काम करना
मेरे पास [0,1] में कुछ डेटा है जिसे मैं बीटा रिग्रेशन के साथ विश्लेषण करना चाहूंगा। बेशक 0,1 मूल्यों को समायोजित करने के लिए कुछ किया जाना चाहिए। मैं एक मॉडल को फिट करने के लिए डेटा को संशोधित करना पसंद करता हूं। मैं यह भी नहीं मानता कि शून्य …

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1 और 0 सहित अनुपात डेटा का बीटा प्रतिगमन
मैं एक मॉडल का उत्पादन करने की कोशिश कर रहा हूं जिसके लिए मेरे पास एक प्रतिक्रिया चर है जो 0 और 1 के बीच का अनुपात है, इसमें काफी कुछ 0 और 1 s शामिल हैं, लेकिन बीच में कई मान भी शामिल हैं। मैं बीटा प्रतिगमन का प्रयास …

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बीटा वितरण घनत्व फ़ंक्शन में -1 क्यों है?
बीटा वितरण दो पैरामीरीज़ेशन (या यहाँ ) के अंतर्गत आता है च ( एक्स ) α x α ( 1−x)βf(x)∝xα(1−x)β(1) f(x) \propto x^{\alpha} (1-x)^{\beta} \tag{1} या वह जो अधिक सामान्यतः उपयोग किया जाता है च ( एक्स ) α x α - 1 (1−x)β−1f(x)∝xα−1(1−x)β−1(2) f(x) \propto x^{\alpha-1} (1-x)^{\beta-1} \tag{2} लेकिन …

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प्रतिक्रिया चर में 0s और 1s के साथ बीटा रिग्रेशन डील वास्तव में क्यों नहीं हो सकती है?
बीटा प्रतिगमन (यानी बीटा वितरण के साथ GLM और आमतौर पर लॉगिट लिंक फ़ंक्शन) को अक्सर 0 और 1 के बीच मान लेने वाले प्रतिक्रिया उर्फ ​​आश्रित चर से निपटने के लिए अनुशंसित किया जाता है, जैसे अंश, अनुपात, या संभावनाएं: परिणाम के लिए प्रतिगमन (अनुपात या अंश) 0 और …

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अनइनफॉर्मेटिव बीटा पादरियों के बीच चयन
मैं एक द्विपद प्रक्रिया (हिट / मिस) के साथ काम करने के लिए बीटा वितरण के लिए बिना सूचना के पुजारियों की तलाश कर रहा हूं। पहले मैं पर उपयोग करने के बारे में सोचा या जेफरी पहले कि एक वर्दी पीडीएफ उत्पन्न, α = 0.5 , β = 0.5 …

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बीटा वितरण और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के बीच क्या संबंध है?
मेरा सवाल है: बीटा वितरण और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के गुणांकों के बीच गणितीय संबंध क्या है ? वर्णन करने के लिए: उपस्कर (सिग्मॉइड) फ़ंक्शन द्वारा दिया जाता है f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} और इसका उपयोग लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में संभावनाओं को मॉडल करने के लिए किया जाता है। आज्ञा देना …

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