distributions पर टैग किए गए जवाब

मान लीजिए कि । मैं विकर्ण तत्वों के सीमांत वितरण में रुचि रखता हूं । के सबमैट्रिस के वितरण पर कुछ सरल परिणाम हैं (कम से कम कुछ विकिपीडिया पर सूचीबद्ध हैं)। इससे मैं यह पता लगा सकता हूं कि विकर्ण पर किसी एक तत्व का सीमांत वितरण गामा के …

21 distributions  probability  pdf 

जब मैं पैमाने के मापदंडों (सामान्य वितरण, टी वितरण आदि) के लिए पूर्व वितरण के रूप में लॉग सामान्य वितरण का उपयोग कर रहा हूं, जब मुझे इस बारे में एक मोटा विचार है कि पैमाने क्या होना चाहिए, लेकिन मैं यह नहीं जानता कि मैं क्या करना चाहता हूं …

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

मुझे समझ नहीं आता कि "नकारात्मक द्विपद" यादृच्छिक चर का नाम क्यों है। इसके बारे में नकारात्मक क्या है? इसके बारे में द्विपद क्या है? इसके बारे में नकारात्मक-द्विपद क्या है?

21 distributions  random-variable  terminology  negative-binomial 

मेरे पास सामान्य वितरण के दो प्रायिकता घनत्व कार्य हैं: f1(x1|μ1,σ1)=1σ12π−−√e−(x−μ1)22σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } तथा f2(x2|μ2,σ2)=1σ22π−−√e−(x−μ2)22σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} } मैं और बीच पृथक्करण की संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन की तलाश कर रहा हूं …

21 distributions  normal-distribution  distance 

जब मैं अपने डेटा का हिस्टोग्राम प्लॉट करता हूं, तो इसके दो शिखर होते हैं: क्या इसका मतलब एक संभावित बहु-मोडल वितरण है? मैं dip.testआर ( library(diptest)) में भाग गया , और आउटपुट है: D = 0.0275, p-value = 0.7913 मैं यह निष्कर्ष निकाल सकता हूं कि मेरे डेटा में …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

स्वतंत्र टिप्पणियों के एक नमूने से मापदंडों के अधिकतम संभावना अनुमानों के लिए कौन से वितरण बंद-बंद समाधान हैं?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

उलटा तरीका कैसे काम करता है? मान लें कि मेरे पास एक यादृच्छिक नमूना X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n साथ घनत्व f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} ओवर 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1और इसलिए cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}on(0,1)(0,1)(0,1)। फिर उलट विधि से मैं का वितरण प्राप्तXXXके रूप मेंF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta। ऐसा नहीं करता है uθuθu^\theta का वितरण किया गया है XXX ? क्या यह उलटा …

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

" सामान्य वितरण के वास्तविक जीवन के उदाहरण " से प्रेरित होकर , मुझे आश्चर्य है कि लोग नकारात्मक तिरछेपन का प्रदर्शन करने के लिए किस शैक्षणिक उदाहरण का उपयोग करते हैं? शिक्षण में उपयोग किए जाने वाले सममित या सामान्य वितरण के कई "विहित" उदाहरण हैं - भले ही …

20 distributions  skewness  teaching 

मैं यह नहीं जानना चाहता कि क्या प्रकृति में कुछ घटनाओं का सामान्य वितरण है, लेकिन क्या हम कहीं न कहीं सामान्य वक्र का आकार देख सकते हैं क्योंकि हम इसे गैल्टन बॉक्स में उदाहरण के लिए देख सकते हैं। विकिपीडिया के इस आंकड़े को देखें । ध्यान दें कि …

20 distributions  normality-assumption 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

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यह शायद एक तुच्छ प्रश्न है, लेकिन मेरी खोज अब तक बेकार रही है, जिसमें इस विकिपीडिया लेख , और "डिस्ट्रीब्यूशन ऑफ़ डिस्ट्रिब्यूशन" दस्तावेज़ शामिल हैं । यदि का एक समान वितरण है, तो क्या इसका मतलब है कि एक घातीय वितरण का अनुसरण करता है?ई एक्सएक्सएक्सXइएक्सइएक्सe^X इसी तरह, यदि …

20 distributions  data-transformation  exponential  uniform 

संभावना वितरण को निर्दिष्ट करते समय टिल्ड का क्या अर्थ है? उदाहरण के लिए: जेड~ सामान्य ( 0 , 1 ) ।जेड~साधारण(0,1)।Z \sim \mbox{Normal}(0,1).

20 probability  distributions  notation 

मैं एक वेबसाइट बनाने पर काम कर रहा हूं, जो एक चयनित उपयोगकर्ता के लिए जनगणना के आंकड़ों को प्रदर्शित करता है और विभिन्न मापदंडों (एक पैरा प्रति पैरामीटर) के वितरण को रेखांकन दिखाना चाहेगा। डेटा में आमतौर पर निम्नलिखित गुण होते हैं: नमूना आकार बड़ा हो (लगभग 10,000 डेटा …

20 distributions  data-visualization  boxplot 

कुछ गुणों का वर्णन करने के लिए वितरण के दूसरे, तीसरे और चौथे क्षणों का उपयोग करना सामान्य है। क्या चौथे से अधिक आंशिक क्षण या क्षण किसी वितरण के उपयोगी गुणों का वर्णन करते हैं?

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