distributions पर टैग किए गए जवाब

यदि एक असतत है और एक सतत यादृच्छिक चर है तो हम के वितरण के बारे में क्या कह सकते हैं ? क्या यह निरंतर है या यह मिश्रित है?वाई एक्स + वाईएक्सएक्सXYYYएक्स+ यएक्स+YX+Y उत्पाद बारे में क्या ?एक्सYएक्सYXY

12 self-study  distributions  random-variable 

यह देखते हुए आईआईडी , और , की तलाश में:N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 सटीक बंद फ़ॉर्म वितरण सन्निकटन YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} असममित ( घातांक ?) एक ही उत्पाद का सन्निकटन यह अधिक सामान्य प्रश्न का एक विशेष केस है ।μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

इसे कैसे हल किया जा सकता है? मुझे मध्यवर्ती समीकरणों की आवश्यकता है। शायद इसका जवाब ।- टी च( x )−tf(x)-tf(x) घघटी[ ∫∞टीx च( x )घx ]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] च( x )f(x)f(x) प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन है। यह कहना है, और \ lim \ limit_ {x \ …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

मैं डन के परीक्षण से परिणाम कैसे पढ़ूं ? विशेष रूप से, नीचे दी गई तालिका के मूल्य मुझे क्या बताते हैं? मेरे पास 4 समूहों में गैर-पैरामीट्रिक डेटा है, और मैंने पहले पुष्टि करने के लिए क्रुस्कल-वालिस परीक्षण किया था कि समूहों के वितरण एक दूसरे से और समग्र …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

मैं एक निश्चित प्रकार के दोहराया माप डेटा के सबसे उपयुक्त विशेषता वितरण को खोजने की कोशिश कर रहा हूं। अनिवार्य रूप से, भूविज्ञान की मेरी शाखा में, हम अक्सर नमूनों (चट्टान के टुकड़े) से खनिजों के रेडियोमेट्रिक डेटिंग का उपयोग करते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि …

12 distributions  normal-distribution  normalization  histogram 

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 <- 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 

यह एक दार्शनिक प्रश्न पर आधारित है, लेकिन मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि वितरण अनुभव के बारे में अधिक अनुभव वाले अन्य लोग कैसे सोचते हैं। कुछ मामलों में यह स्पष्ट लगता है कि सिद्धांत सबसे अच्छा काम कर सकता है (चूहों की पूंछ की लंबाई संभवतः सामान्य …

12 distributions  overfitting  heuristic 

मुझे लगता है कि माध्य ≤≤\leq माध्य है। क्या यह मामला है?

12 distributions  self-study  mean  skewness  median 

कृपया मदद मुझे सीमित वितरण को खोजने के लिए (के रूप में n→∞n→∞n \rightarrow \infty निम्न में से): जहां iid ।Un=X1+X2+…+XnX31+X32+…X3n,Un=X1+X2+…+XnX13+X23+…Xn3, U_n = \frac{X_1 + X_2 + \ldots + X_n}{X_1^3 + X_2^3 + \ldots X_n^3},XiXiX_iN(0,1)N(0,1)N(0,1)

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

क्या तीसरा चतुर्थक निर्धारित करने के लिए कोई तकनीकी चाल है यदि यह एक खुले अंतराल से संबंधित है जिसमें एक चौथाई आबादी है (इसलिए मैं अंतराल को बंद नहीं कर सकता और मानक सूत्र का उपयोग नहीं कर सकता)? संपादित करें मामले में मैं कुछ गलत समझा मैं कम …

12 distributions  histogram  descriptive-statistics 

एक डेटासेट दिया: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. मैं मापदंडों के एक अनुमान के साथ सबसे उपयुक्त संभावना वितरण (गामा, बीटा, सामान्य, घातीय, पॉइसन, ची-स्क्वायर, आदि) निर्धारित करना चाहूंगा। मैं निम्नलिखित लिंक पर प्रश्न के बारे में पहले से ही जानता हूं, जहां R: /programming/2661402/given-a-set-of-random-nload-drawn-from-a- का उपयोग करके एक समाधान प्रदान …

12 r  matlab  distributions 

क्या एक सकारात्मक-केवल वितरण मौजूद है जैसे कि इस वितरण से दो स्वतंत्र नमूनों का अंतर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है? यदि हां, तो क्या इसका सरल रूप है?

12 distributions  probability 

मेरे पास डेटा का एक नमूना Rहै rnorm(50,0,1), जिससे डेटा स्पष्ट रूप से एक सामान्य वितरण पर ले जाता है। हालाँकि, Rडेटा के बारे में इस वितरण संबंधी जानकारी को "नहीं" जानता है। क्या इसमें कोई विधि है Rजिससे यह अनुमान लगाया जा सकता है कि मेरा नमूना किस प्रकार …

12 r  distributions 

क्या कोई गैर-समान वितरण होते हैं जो एक ही पल-उत्पन्न करने वाले फ़ंक्शन होते हैं?

12 distributions  moments  mgf 

नकारात्मक सिमुलेशन के साथ उनकी समस्या पर zzk के सवाल के बाद , मैं सोच रहा हूं कि सकारात्मक के-आयामी क्वाड्रेंट, पर वितरण के पैरामीट्रिक परिवार क्या हैं, जिसके लिए सहसंयोजक मैट्रिक्स का सेट किया जा सकता है।आरक+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma जैसा कि zzk के साथ चर्चा की गई है , पर वितरण …

12 distributions  multivariate-analysis  covariance