bivariate पर टैग किए गए जवाब

एक नौकरी के साक्षात्कार में किसी ने मुझसे यह सवाल पूछा और मैंने जवाब दिया कि उनका संयुक्त वितरण हमेशा गौसियन है। मैंने सोचा था कि मैं हमेशा अपने माध्यमों और विचरण और सहसंयोजी के साथ एक बीवरिएट गौसियन लिख सकता हूं। मैं सोच रहा हूं कि क्या ऐसा कोई …

91 normal-distribution  multivariate-analysis  copula  bivariate 

कुछ थोड़े कठिन गणित से गुजरने के बाद, मुझे लगता है कि मुझे कर्नेल घनत्व के अनुमान का थोड़ा सा अंतर्ज्ञान है। लेकिन मुझे यह भी ज्ञात है कि तीन से अधिक चरों के लिए बहुभिन्नरूपी घनत्व का आकलन करना एक अच्छा विचार नहीं हो सकता है, अपने अनुमानकों के …

14 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation 

संबंधित प्रश्न के लिए मेरे इस जवाब के बाद , उपयोगकर्ता ssdecontrol और Glen_b ने पूछा कि क्या और की संयुक्त सामान्यता की सामान्यता को दर्शाने के लिए आवश्यक है ? यह संयुक्त सामान्यता पर्याप्त है, ज़ाहिर है, अच्छी तरह से जाना जाता है। इस पूरक प्रश्न को वहां संबोधित …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

मेरे पास डेटा है जो दिखता है: मैंने सामान्य वितरण को लागू करने की कोशिश की (कर्नेल घनत्व अनुमान बेहतर काम करता है, लेकिन मुझे इस पर इतनी बड़ी सटीकता की आवश्यकता नहीं है) और यह काफी अच्छी तरह से काम करता है। घनत्व प्लॉट एक दीर्घवृत्त बनाता है। मुझे …

13 r  regression  pdf  bivariate 

मान लीजिए दो कक्षा और में एक विशेषता और इसका वितरण और । यदि हमारे पास लागत पूर्व मैट्रिक्स के लिए बराबर :C1C1C_1C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} क्यों, न्यूनतम जोखिम (लागत) क्लासिफायर के लिए सीमा है?x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < 0.5 …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

मुझे एक पेपर मिला है जो बॉक्सप्लॉट के बहुआयामी (द्विभाजित) संस्करण को पेश करता है - एक बैगप्लॉट। वह बैगप्लॉट वास्तव में क्या है? मैं कोने के आधार पर नेस्टेड बहुभुजों की श्रृंखला देख सकता हूं, उन बहुभुजों में से एक बैगप्लॉट के रूप में घोषित किया जा रहा है। …

11 data-visualization  bivariate  boxplot 

मान लें कि हमारे पास एक द्विभाजित सामान्य वितरण से एक यादृच्छिक नमूना है जिसमें शून्य और साधन के रूप में शून्य हैं, इसलिए एकमात्र अज्ञात पैरामीटर सहसंयोजक है। कोविर्सियस का MLE क्या है? मुझे पता है कि यह जैसा कुछ होना चाहिए लेकिन हम यह कैसे जानते हैं?1n∑nj=1xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}x_j …

11 normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  bivariate 

मैं सहसंबद्ध यादृच्छिक चर के जोड़े के कुछ अच्छे उदाहरणों से अवगत हूं जो कि सामान्य रूप से सामान्य हैं लेकिन संयुक्त रूप से सामान्य नहीं हैं। देखें इस जवाब से दिलीप Sarwate , और यह एक द्वारा कार्डिनल । मैं दो सामान्य यादृच्छिक चर के उदाहरण से भी अवगत …

10 correlation  normal-distribution  multivariate-analysis  bivariate 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

सवाल यह सब कहता है। मैंने दोनों को पढ़ा है कि केएस को दो या उससे अधिक के आयाम के बराबर सामान्य नहीं किया जा सकता है , और न्यूमेरिकल व्यंजनों में उस तरह के प्रसिद्ध कार्यान्वयन बस गलत हैं। क्या आप बता सकते हैं कि ऐसा क्यों है?

10 kolmogorov-smirnov  bivariate  ecdf