distributions पर टैग किए गए जवाब

वितरण संभावनाओं या आवृत्तियों का गणितीय विवरण है।

4
हिस्टोग्राम और पीडीएफ के बीच अंतर?
यदि हम नेत्रहीन रूप से एक सतत डेटा का वितरण देखना चाहते हैं, तो हिस्टोग्राम और पीडीएफ में से किसका उपयोग किया जाना चाहिए? हिस्टोग्राम और पीडीएफ के बीच क्या अंतर हैं, फॉर्मूला वार नहीं?

5
क्या कारण है कि लॉग-ट्रांस्फ़ॉर्म का उपयोग दाईं-तिरछी वितरण के साथ किया जाता है?
मैंने एक बार सुना था रेखीय प्रतिगमन या क्वांटाइल प्रतिगमन में दाएं तिरछी वितरण के लिए लॉग ट्रांसफॉर्मेशन सबसे लोकप्रिय है मैं जानना चाहूंगा कि क्या इस कथन का कोई कारण है? लॉग-रूपांतरण सही-तिरछा वितरण के लिए उपयुक्त क्यों है? बाएं-तिरछे वितरण के बारे में कैसे?

1
MLE बनाम कम से कम वर्गों में फिटिंग की संभावना वितरण
कई पेपरों, पुस्तकों और मेरे द्वारा पढ़े गए लेखों के आधार पर मुझे जो धारणा मिली, वह यह है कि डेटा के एक सेट पर प्रायिकता वितरण को फिट करने का अनुशंसित तरीका अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) का उपयोग करके है। हालांकि, एक भौतिक विज्ञानी के रूप में, एक अधिक …

2
वितरण जो नकारात्मक द्विपद वितरित चर के बीच अंतर का वर्णन करता है?
एक स्केलेम वितरण दो चर के बीच अंतर का वर्णन करता है जिसमें पॉइसन वितरण होता है । क्या एक समान वितरण है जो नकारात्मक द्विपद वितरण का अनुसरण करने वाले चर के बीच के अंतर का वर्णन करता है? मेरे डेटा का उत्पादन एक पॉइसन प्रक्रिया द्वारा किया जाता …

3
अपने इच्छित वितरण के खिलाफ यादृच्छिक रूप से उत्पन्न डेटा का परीक्षण करना
मैंने एक प्रोग्राम लिखा है जो यादृच्छिक डेटा उत्पन्न करता है। यदि प्रोग्राम सही ढंग से काम कर रहा है, तो उस डेटा को एक विशिष्ट, ज्ञात संभावना वितरण का पालन करना चाहिए। मैं कार्यक्रम को चलाना चाहता हूं, परिणाम पर कुछ गणना करता हूं, और पी-मूल्य के साथ आता …

2
दो स्वतंत्र बर्नौली आबादी से नमूना वितरण
मान लेते हैं कि हमारे पास दो स्वतंत्र बर्नौली यादृच्छिक चर, और ।Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1)बी ई आर ( θ)2)बीइआर(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) हम कैसे साबित करते हैं कि ?( एक्स)¯1- एक्स¯2) - ( θ1- θ2)θ1( 1 - θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar X_1-\bar X_2)-(\theta_1-\theta_2)}{\sqrt{\frac{\theta_1(1-\theta_1)}{n_1}+\frac{\theta_2(1-\theta_2)}{n_2}}}\xrightarrow{d} \mathcal N(0,1) मान लें कि ।n1≠n2n1≠n2n_1\neq n_2

2
क्या (सममित) वितरण नमूना माध्यिका की तुलना में अधिक कुशल अनुमानक है?
मैंने इस विश्वास के तहत लेबल किया है कि नमूना माध्य नमूना की तुलना में केंद्रीय प्रवृत्ति का अधिक मजबूत माप है, क्योंकि यह आउटलेर को अनदेखा करता है। इसलिए मुझे यह जानकर आश्चर्य हुआ ( एक अन्य प्रश्न के उत्तर में ) कि सामान्य वितरण से लिए गए नमूनों …

2
के वितरण क्या है
मेरे पास चार स्वतंत्र रूप से वितरित चर हैं a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , प्रत्येक में [0,1][0,1][0,1] । मैं के वितरण की गणना करना चाहता हूं (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc। मैं के वितरण की गणना की u2=4bcu2=4bcu_2=4bc होने के लिए f2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14ln⁡u24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4} (इसलिएu2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]), और केu1=(a−d)2u1=(a−d)2u_1=(a-d)^2होने के लिएf1(u1)=1−u1−−√u1−−√.f1(u1)=1−u1u1.f_1(u_1)=\frac{1-\sqrt{u_1}}{\sqrt{u_1}}.अब,u1+u2u1+u2u_1+u_2कावितरणहै (u1,u2u1,u2u_1,\, u_2 भी स्वतंत्र हैं)fu1+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,क्योंकिy∈(0,4]y∈(0,4]y\in(0,4]। यहाँ, यहx>yx>yx>yइसलिए इंटीग्रलfu1+u2(x)=-1 केबराबर हैfu1+u2(x)=−14∫x01−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy.fu1+u2(x)=−14∫0x1−x−yx−y⋅ln⁡y4dy.f_{u_1+u_2}(x)=-\frac{1}{4}\int_0^{x}\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy.अब …

3
क्या pdf और pmf और cdf में समान जानकारी है?
क्या pdf और pmf और cdf में समान जानकारी है? मेरे लिए पीडीएफ एक निश्चित बिंदु (मूल रूप से संभावना के तहत क्षेत्र) को पूरी संभावना देता है। Pmf एक निश्चित बिंदु की संभावना देते हैं। Cdf एक निश्चित बिंदु के तहत संभाव्यता देता है। तो मेरे लिए pdf और …

3
दो वितरणों के लिए सांख्यिकीय परीक्षण जहां केवल 5-संख्या सारांश को जाना जाता है
मेरे पास दो वितरण हैं जहां केवल 5-संख्या सारांश (न्यूनतम, 1 चतुर्थक, मध्य, तीसरा चतुर्थक, अधिकतम) और नमूना आकार ज्ञात हैं। यहां प्रश्न के विपरीत , सभी डेटा बिंदु उपलब्ध नहीं हैं। क्या कोई गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय परीक्षण है जो मुझे यह जांचने की अनुमति देता है कि क्या दोनों के …

3
संचयी वितरण फ़ंक्शन (CDF) विशिष्ट रूप से वितरण को क्यों परिभाषित करता है?
मुझे हमेशा कहा गया है कि एक सीडीएफ अद्वितीय है, लेकिन एक पीडीएफ / पीएमएफ अद्वितीय नहीं है, ऐसा क्यों है? क्या आप एक उदाहरण दे सकते हैं जहां एक पीडीएफ / पीएमएफ अद्वितीय नहीं है?

1
बाद के वितरण के इस चित्रण में क्या गलत है?
मेरे पास निम्न छवि है जो मुझे बताया गया है कि पूर्ववर्ती संभावना वितरण और संयोजन के वितरण का संयोजन कैसे होता है इसका एक उदाहरण है। मुझे बताया गया है कि छवि के साथ कुछ गड़बड़ है, अर्थात् पीछे के वितरण में वह रूप नहीं हो सकता है जो …

3
आर में स्केलिंग टी-वितरण: स्केलिंग पैरामीटर
मैं एक टी-वितरण के मापदंडों को कैसे फिट कर सकता हूं, अर्थात सामान्य वितरण के 'औसत' और 'मानक विचलन' के अनुरूप पैरामीटर। मुझे लगता है कि उन्हें टी-वितरण के लिए 'माध्य' और 'स्केलिंग / डिग्री ऑफ फ्रीडम' कहा जाता है? निम्न कोड में अक्सर 'अनुकूलन विफल' त्रुटियों का परिणाम होता …

5
आर में glm परिवार तर्क में लॉगऑनॉर्मल वितरण कैसे निर्दिष्ट करें?
सरल प्रश्न: आरएल में जीएलएम परिवार तर्क में एक असामान्य वितरण कैसे निर्दिष्ट करें? मुझे नहीं लग रहा था कि यह कैसे हासिल किया जा सकता है। लॉजिकल (या घातांक) पारिवारिक तर्क में एक विकल्प क्यों नहीं है? आर-आर्काइव्स में कहीं मैंने पढ़ा है कि एक जीएलएम में परिवार को …

3
कैसे तय करें कि किस ग्लम परिवार का उपयोग करना है?
मेरे पास मछली के घनत्व का डेटा है जिसे मैं कई अलग-अलग संग्रह तकनीकों के बीच तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं, डेटा में बहुत सारे शून्य हैं, और हिस्टोग्राम एक पॉइज़न वितरण के लिए उचित लग रहा है, सिवाय इसके कि घनत्व के रूप में, यह पूर्णांक डेटा …

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.