distributions पर टैग किए गए जवाब

मैंने KL Divergence के पीछे अंतर्ज्ञान के बारे में सीखा है कि डेटा के सैद्धांतिक / सच्चे वितरण से एक मॉडल वितरण फ़ंक्शन कितना भिन्न होता है। मैं जिस स्रोत को पढ़ रहा हूं, वह कहता है कि इन दो वितरणों के बीच 'दूरी' की सहज समझ सहायक है, लेकिन …

47 distributions  distance  intuition  kullback-leibler 

मुझे यकीन है कि मैंने अपने सिर को पूरी तरह से लपेट लिया है, लेकिन मैं अभी इसका पता नहीं लगा सकता। टी-परीक्षण जेड वितरण का उपयोग करके दो सामान्य वितरणों की तुलना करता है। यही कारण है कि डेटा में सामान्यता की धारणा है। ANOVA डमी चर के साथ …

47 distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova 

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

यह मापने के कई तरीके हैं कि समान संभावना वाले दो वितरण कैसे हैं। उन विधियों में से जो लोकप्रिय हैं (अलग-अलग मंडलियों में): कोलमोगोरोव दूरी: वितरण कार्यों के बीच की दूरी; कांटोरोविच-रूबिनस्टीन दूरी: उम्मीदों के बीच का अधिकतम अंतर लिप्सकैट स्थिरांक साथ कार्यों के दो वितरणों को प्रभावित करता …

45 distributions  probability  hypothesis-testing  mathematical-statistics 

मेरे पास निम्नलिखित संरचना के साथ एक डेटा सेट है: a word | number of occurrence of a word in a document | a document id मैं आर में सामान्य वितरण के लिए एक परीक्षण कैसे कर सकता हूं? संभवतः यह एक आसान सवाल है लेकिन मैं एक आर नौसिखिया …

44 r  distributions  normality-assumption 

मैं यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने का एक तरीका खोज रहा हूं जो समान रूप से वितरित दिखाई दे - और हर परीक्षण उन्हें वर्दी दिखाएगा - सिवाय इसके कि वे सच्चे समान डेटा की तुलना में समान रूप से वितरित किए जाते हैं । मुझे "सच" वर्दी रैंडम के साथ …

43 distributions  random-generation  uniform  quasi-monte-carlo 

(यह एक प्रश्न पर आधारित है जो अभी ईमेल के माध्यम से मेरे पास आया था; मैंने पिछले संदर्भ से उसी व्यक्ति के साथ कुछ बातचीत को जोड़ा है।) पिछले साल मुझे बताया गया था कि गामा वितरण लॉगऑनॉर्मल की तुलना में भारी है, और मुझे बताया गया है कि …

41 distributions  gamma-distribution  lognormal  heavy-tailed 

मुझे सामान्यता परीक्षणों का पता है, लेकिन मैं "पॉइसन-नेस" का परीक्षण कैसे करूँ? मेरे पास ~ 1000 गैर-नकारात्मक पूर्णांक का नमूना है, जो मुझे लगता है कि एक पॉइसन वितरण से लिया गया है, और मैं इसका परीक्षण करना चाहूंगा।

41 hypothesis-testing  distributions  poisson-distribution  goodness-of-fit 

एक असमान वितरण के लिए जो मामूली तिरछा है, हमारे मध्यमान, माध्य और मोड: के बीच निम्नलिखित अनुभवजन्य संबंध है। यह रिश्ता कैसा था निकाली गई?(माध्य - विधा) ∼ ३(मध्यमान माध्यिका)(Mean - Mode)∼3(Mean - Median) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} क्या कार्ल पियर्सन ने इस निष्कर्ष को बनाने से …

40 distributions  mathematical-statistics  descriptive-statistics  history 

क्या कुछ यादृच्छिक वितरण के आदेश आँकड़ों के लिए अच्छी तरह से ज्ञात सूत्र हैं? विशेष रूप से एक सामान्य यादृच्छिक चर के पहले और अंतिम क्रम के आँकड़े, लेकिन एक अधिक सामान्य उत्तर की भी सराहना की जाएगी। संपादित करें: स्पष्ट करने के लिए, मैं उन अनुमानित सूत्रों की …

38 distributions  normal-distribution  approximation  order-statistics 

मैं एक रैंडम वैरिएबल ( ) मॉडलिंग कर रहा हूं, जो कि कुछ ~ 15-40k स्वतंत्र बर्नौली रैंडम वैरिएबल ( ) का , प्रत्येक एक अलग सफलता की संभावना ( ) के साथ है। औपचारिक रूप से, जहां और \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i ।YYYXiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i मुझे Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k) …

38 r  distributions  binomial  random-variable  poisson-binomial 

कैसे काठी सन्निकटन काम करता है ? यह किस तरह की समस्या है? (उदाहरण के माध्यम से किसी विशेष उदाहरण या उदाहरण का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें) क्या कोई कमियां, कठिनाइयाँ, चीजों को देखने के लिए या अनचाहे के लिए जाल हैं?

38 distributions  mathematical-statistics  mgf  saddlepoint-approximation  partial-moments 

मैं देख सकता हूं कि कुल्बैक-लिब्लर बनाम कोलमोगोरोव-स्मिरनोव दूरी उपायों के बीच बहुत सारे औपचारिक अंतर हैं। हालांकि, दोनों का उपयोग वितरण के बीच की दूरी को मापने के लिए किया जाता है। क्या एक विशिष्ट स्थिति है जहां एक को दूसरे के बजाय इस्तेमाल किया जाना चाहिए? ऐसा करने …

37 distributions  distance-functions  kolmogorov-smirnov  kullback-leibler 

मैं अपने डेटा को विभिन्न मॉडलों में फिट करने की कोशिश कर रहा था और यह पता लगा लिया कि fitdistrलाइब्रेरी MASSके फंक्शन से Rमुझे Negative Binomialसबसे अच्छा फील होता है। अब विकी पेज से, परिभाषा इस प्रकार दी गई है: नेगबिन (आर, पी) वितरण के k + r बर्नौली …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

मैं UCLA IDRE पर इस पोस्ट से उत्तरजीविता विश्लेषण सीख रहा हूं और 1.2.1 सेक्शन में फंसा हुआ हूं । ट्यूटोरियल कहता है: ... यदि अस्तित्व के समय को तेजी से वितरित करने के लिए जाना जाता था , तो अस्तित्व के समय का अवलोकन करने की संभावना ... अस्तित्व …

36 distributions  survival  assumptions  exponential