distributions पर टैग किए गए जवाब

मैं एक कंप्यूटर गेम में इस वितरण में आया था और इसके व्यवहार के बारे में अधिक जानना चाहता था। यह निर्णय के रूप में आता है कि क्या खिलाड़ी के कार्यों की संख्या के बाद एक निश्चित घटना होनी चाहिए। इससे आगे का विवरण प्रासंगिक नहीं है। यह अन्य …

11 probability  distributions  survival  discrete-data 

सबसे पहले, मेरे पास एक सवाल है कि पॉइसन वितरण "स्थिर" है या नहीं। बहुत भोलेपन से (और "स्थिर" वितरण के बारे में मुझे भी यकीन नहीं है), मैंने एमजीएफ के उत्पाद का उपयोग करके आरवी के वितरित पॉसों के रैखिक संयोजन का काम किया। ऐसा लगता है कि मुझे …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

मुझे 7-मंद बादल के लिए एक सामान्यीकृत गाऊसी वितरण को फिट करने की आवश्यकता है जिसमें उच्च उत्तोलन के साथ महत्वपूर्ण संख्या में आउटलेर हैं। क्या आप इस नौकरी के लिए कोई अच्छा आर पैकेज जानते हैं?

11 r  distributions  normal-distribution  robust 

यह मेरा पहला अवसर है, इसलिए कृपया मुझे बताएं कि क्या मैं किसी भी तरह से अपने प्रश्न को स्पष्ट कर सकता हूं (incl। स्वरूपण, टैग, आदि)। (और उम्मीद है कि मैं बाद में संपादित कर सकता हूं!) मैंने संदर्भ खोजने की कोशिश की, और प्रेरण का उपयोग करके खुद …

11 distributions  chi-squared  exponential  order-statistics  minimum 

दोनों एक आँकड़े और आर नौसिखिए के रूप में, मैं 1 के 1 के अनुपात अनुपात के साथ qqplots उत्पन्न करने के लिए वास्तव में कठिन समय रहा है। ggplot2 डिफ़ॉल्ट R प्लॉटिंग पैकेज की तुलना में प्लॉटिंग पर अधिक नियंत्रण प्रदान करता है, लेकिन मैं यह नहीं देख सकता …

11 r  distributions  ggplot2  qq-plot 

क्या सतत डेटा के साथ-साथ असतत डेटा का विश्लेषण करने के लिए पॉइज़न वितरण का उपयोग किया जा सकता है? मेरे पास कुछ डेटा सेट हैं जहां प्रतिक्रिया चर निरंतर होते हैं, लेकिन एक सामान्य वितरण के बजाय एक पॉइसन वितरण जैसा होता है। हालांकि, पॉइसन वितरण एक असतत वितरण …

11 distributions  regression  poisson-distribution  continuous-data 

मैंने अभी देखा कि कैसे गैर-सटीक मैकनेमर के परीक्षण में ची स्क्वेयर एसिम्प्टोटिक वितरण का उपयोग किया जाता है। लेकिन चूंकि सटीक परीक्षण (दो मामले तालिका के लिए) द्विपद वितरण पर निर्भर करता है, इसलिए कैसे आना सामान्य है कि द्विपद वितरण के लिए सामान्य सन्निकटन का सुझाव देना आसान …

11 distributions  binomial  chi-squared  normal-distribution 

दो दिए गए पूर्णांकों लिए अनुमानित का सबसे अच्छा तरीका क्या है जब आप , विचरण , और असतत वितरण अतिरिक्त का पता करते हैं। , और यह आकृति ( और ) के (गैर-शून्य) उपायों से कि एक सामान्य सन्निकटन उचित नहीं है?मीटर , एन μ σ 2 γ 1 …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

मान लीजिए कि मेरे पास एक ब्लैक बॉक्स है जो माध्य और मानक विचलन के साथ सामान्य वितरण के बाद डेटा उत्पन्न करता है। हालांकि, मान लीजिए कि जब भी यह एक मान आउटपुट करता है <0 यह कुछ भी रिकॉर्ड नहीं करता है (यह भी नहीं बता सकता है …

11 distributions  estimation 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

दो असतत वितरण और , क्रॉस एन्ट्रॉपी को परिभाषित किया गया हैपीपीpक्षक्षq एच( पी , क्यू) = - ∑एक्सपी ( एक्स ) लॉगक्ष( x ) ।एच(पी,क्ष)=-Σएक्सपी(एक्स)लॉग⁡क्ष(एक्स)।H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). मुझे आश्चर्य है कि यह दो प्रायिकता वितरण के बीच दूरी का एक सहज उपाय क्यों होगा? मुझे लगता है कि के …

11 probability  distributions  cross-entropy 

मुझे यहाँ पूछे गए प्रश्न के समान समस्या है: वितरण की गैर-एकरूपता को कैसे मापता है? मेरे पास सप्ताह के दिनों में संभाव्यता वितरण का एक सेट है। मैं मापना चाहता हूं कि प्रत्येक वितरण कितना करीब है (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7)। फिलहाल मैं उपरोक्त प्रश्न के …

11 probability  distributions  random-variable  uniform  measurement 

मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जिसमें 4 कॉलम के मान हैं: उदाहरण के लिए: ID, price, click count,rating मैं क्या करना चाहूंगा इस डेटाफ्रेम को एन अलग-अलग समूहों में "विभाजित" करना है जहां प्रत्येक समूह में समान वितरण मूल्य के साथ पंक्तियों की समान संख्या होगी, गिनती और रेटिंग विशेषताओं …

11 r  distributions 

मैं मशीन लर्निंग पर एक पाठ्यपुस्तक पढ़ रहा हूं (डेटा खनन द्वारा लिखित, एट अल।, 2011) और इस मार्ग पर आया: ... इसके अलावा, विभिन्न वितरणों का उपयोग किया जा सकता है। यद्यपि सामान्य वितरण आमतौर पर संख्यात्मक विशेषताओं के लिए एक अच्छा विकल्प है, यह उन विशेषताओं के लिए …

11 machine-learning  distributions 

यदि मेरे पास प्रतिगमन मॉडल है: जहां और ,Y=Xβ+εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nवी[ε]=मैंघ∈आरn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E[ε]=(0,…,0)इ[ε]=(0,...,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) का उपयोग करते समय होगा साधारण कम से कम वर्गों आकलनकर्ता की, , एक आकलनकर्ता के लिए एक गरीब विकल्प हो?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta मैं एक उदाहरण जानने …

11 regression  distributions  least-squares