cauchy पर टैग किए गए जवाब

वितरण घनत्व फ़ंक्शन से हम कॉची वितरण के लिए माध्य (= 0) की पहचान कर सकते हैं जैसे नीचे दिए गए ग्राफ़ से पता चलता है। लेकिन हम क्यों कहते हैं कि काउची वितरण का कोई मतलब नहीं है?

109 distributions  mathematical-statistics  mean  pdf  cauchy 

मैं वर्तमान में एक समस्या पर काम कर रहा हूं, जहां मुझे एक राज्य अंतरिक्ष मॉडल के लिए मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) एल्गोरिदम विकसित करने की आवश्यकता है । समस्या को हल करने में सक्षम होने के लिए, मैं के निम्नलिखित संभावना दिया गया है ττ\tau पी (: ) …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

क्या कोई मुझे कॉची वितरण के कुछ व्यावहारिक उदाहरण दे सकता है? क्या यह इतना लोकप्रिय बनाता है?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

CLT को धारण करने के लिए हमें उस वितरण की आवश्यकता होती है जो हम अनुमानित और परिमित विचरण T 2 के लिए चाहते हैं । क्या यह कहना सही होगा कि काउची वितरण के मामले में, माध्य और विचरण, अपरिभाषित हैं, केंद्रीय सीमा प्रमेय भी असममित रूप से एक …

15 probability  central-limit-theorem  asymptotics  cauchy 

क्या काउची वितरण किसी तरह से "अप्रत्याशित" वितरण है? मैंने करने की कोशिश की cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } आर में एन मूल्यों की एक भीड़ के लिए और देखा कि वे कभी-कभी काफी अप्रत्याशित मूल्य उत्पन्न करते हैं। इसकी तुलना उदा as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } जो …

14 distributions  intuition  cauchy 

आमतौर पर जब कोई वितरण का यादृच्छिक नमूना औसत (30 से अधिक नमूना आकार के साथ) लेता है, तो औसत मूल्य के आसपास एक सामान्य वितरण को प्राप्त करता है। हालांकि, मैंने सुना है कि कॉची वितरण का कोई मतलब मूल्य नहीं है। कॉची वितरण का नमूना साधन प्राप्त करते …

14 cauchy 

केंद्रित करने के बाद, दो माप x और ingx को संभावित घनत्व समारोह के साथ कॉची वितरण से स्वतंत्र अवलोकन माना जा सकता है: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ यह दिखाएं कि यदि का MLE of the 0 है, लेकिन यदि में दो MLE …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat &lt;- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

यदि फिर एक कॉची वितरण इस प्रकार वाई = ˉ एक्स = 1एक्सXXभी बिल्कुल के रूप में एक ही वितरण इस प्रकारएक्स; इस धागे कोदेखें।Y= एक्स¯= 1nΣnमैं = १एक्समैंY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iएक्सXX क्या इस संपत्ति का कोई नाम है? क्या कोई अन्य वितरण है जिसके लिए यह …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

केंद्रीय सीमा प्रमेय द्वारा, एक बड़े स्वतंत्र यादृच्छिक चर के योग की संभाव्यता घनत्व कार्य एक सामान्य की ओर जाता है। इसलिए हम कह सकते हैं कि बड़ी संख्या में स्वतंत्र कॉची यादृच्छिक चर का योग भी सामान्य है?

9 random-variable  central-limit-theorem  cauchy