gamma-distribution पर टैग किए गए जवाब

एक गैर-नकारात्मक निरंतर संभावना वितरण दो सख्ती से सकारात्मक मापदंडों द्वारा अनुक्रमित।

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गामा GLMs का उपयोग कब करें?
गामा वितरण आकार की एक विस्तृत श्रृंखला पर ले जा सकता है, और अपने दो मापदंडों के माध्यम से माध्य और विचरण के बीच की कड़ी को देखते हुए, यह गैर-नकारात्मक डेटा में विषम-विषमता से निपटने के लिए अनुकूल है, एक तरह से लॉग-ट्रांसफॉर्मिंग ओएलएस हो सकता है। डब्लूएलएस या …

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लॉग-रूपांतरित प्रतिक्रिया चर के लिए LM और GLM के बीच चयन करना
मैं एक सामान्यीकृत मॉडल (GLM) बनाम एक रैखिक मॉडल (LM) का उपयोग करने के पीछे के दर्शन को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने नीचे एक उदाहरण डेटा सेट बनाया है: लॉग इन करें( y) = x + εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon उदाहरण में की परिमाण के एक …

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कौन सी भारी पूंछ, तार्किक या गामा है?
(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 …

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आर में गैर-नकारात्मक चर के घनत्व भूखंडों के लिए अच्छे तरीके?
plot(density(rexp(100)) जाहिर है शून्य के बाईं ओर सभी घनत्व पूर्वाग्रह का प्रतिनिधित्व करते हैं। मैं गैर-सांख्यिकीविदों के लिए कुछ डेटा को संक्षेप में प्रस्तुत करना चाह रहा हूं, और मैं इस सवाल से बचना चाहता हूं कि गैर-नकारात्मक डेटा में शून्य के बाईं ओर घनत्व क्यों है। भूखंड यादृच्छिकता जाँच …

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गामा यादृच्छिक चर की सामान्य राशि
मैंने पढ़ा है कि समान पैमाने के पैरामीटर के साथ गामा यादृच्छिक चर का योग एक और गामा यादृच्छिक चर है। मैंने मोस्कोपोउलोस द्वारा गामा यादृच्छिक चर के सामान्य सेट के योग के लिए एक विधि का वर्णन करते हुए कागज भी देखा है । मैंने मोशोपोलोस की पद्धति को …

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गामा बनाम lognormal वितरण
मेरे पास एक प्रयोगात्मक रूप से देखा गया वितरण है जो एक गामा या लॉगानॉर्मल वितरण के समान दिखता है। मैंने पढ़ा है कि lognormal वितरण एक यादृच्छिक चर लिए अधिकतम एन्ट्रापी प्रायिकता वितरण है जिसके लिए का माध्य और विचरण तय है। क्या गामा वितरण के समान गुण हैं?XXXln(X)ln⁡(X)\ln(X)

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आम वितरण के वास्तविक जीवन के उदाहरण
मैं सांख्यिकी के लिए रुचि विकसित करने वाला एक स्नातक छात्र हूं। मुझे सामग्री बहुत पसंद है, लेकिन मुझे कभी-कभी वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों के बारे में सोचने में कठिन समय लगता है। विशेष रूप से, मेरा प्रश्न आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले सांख्यिकीय वितरण (सामान्य - बीटा- गामा …

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गामा वितरण और सामान्य वितरण के बीच संबंध
मैंने हाल ही में सामान्य के साथ एक सामान्य यादृच्छिक चर के वर्ग के लिए एक पीडीएफ प्राप्त करना आवश्यक पाया। 0. जो भी कारण के लिए, मैंने पहले से विचरण को सामान्य करने के लिए नहीं चुना। अगर मैंने इसे सही ढंग से किया है तो यह pdf इस …

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परिवार के साथ GLM में मापदंडों की व्याख्या कैसे करें = गामा
इस सवाल को स्टैक ओवरफ्लो से माइग्रेट किया गया क्योंकि इसका जवाब क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। माइग्रेट 5 साल पहले । गामा द्वारा वितरित आश्रित चर के साथ GLM के लिए पैरामीटर व्याख्या के संबंध में मेरा एक प्रश्न है। यह वही है जो R मेरे लॉग-लिंक …

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जीएलएम के एक विशेष परिवार के उपयोग को कौन से निदान मान्य कर सकते हैं?
यह बहुत प्राथमिक लगता है, लेकिन मैं हमेशा इस बिंदु पर अटक जाता हूं ... मेरे द्वारा व्यवहार किए जाने वाले अधिकांश डेटा गैर-सामान्य हैं, और अधिकांश विश्लेषण GLM संरचना पर आधारित हैं। मेरे वर्तमान विश्लेषण के लिए, मेरे पास एक प्रतिक्रिया चर है जो "चलने की गति" (मीटर / …

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कैसे से नमूना करने के लिए
मैं एक घनत्व जहां और अनुसार नमूना बनाना चाहता हूं सख्ती से सकारात्मक हैं। (प्रेरणा: यह गिब्स के नमूने के लिए उपयोगी हो सकता है जब गामा घनत्व के आकार पैरामीटर में एक समान पूर्व होता है।)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)च(ए)αसीएघए-1Γ(ए)1(1,∞)(ए) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cसीcdघd क्या कोई जानता है कि इस घनत्व …

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नमूना माध्य और एसटीडी का उपयोग करके गामा वितरण मापदंडों का अनुमान लगाना
मैं एक गामा वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं जो मेरे डेटा नमूने के लिए सबसे उपयुक्त हैं। मैं केवल डेटा नमूने से माध्य , एसटीडी (और इसलिए विचरण ) का उपयोग करना चाहता हूं , वास्तविक मूल्यों का नहीं - क्योंकि ये हमेशा मेरे …

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घातीय यादृच्छिक चर का योग, मापदंडों द्वारा भ्रमित गामा का अनुसरण करता है
मैंने गामा वितरण के बाद घातीय यादृच्छिक चर का योग सीखा है। लेकिन हर जगह मैंने पढ़ा कि पैरामीरिजेशन अलग है। उदाहरण के लिए, विकी रिश्ते का वर्णन करता है, लेकिन यह मत कहो कि उनके मापदंडों का वास्तव में क्या मतलब है? आकार, पैमाने, दर, 1 / दर? घातांक …

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गामा वितरण के साथ डिरिचलेट वितरण का निर्माण
चलो X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} पारस्परिक रूप से स्वतंत्र यादृच्छिक परिवर्तनीय होना, प्रत्येक पैरामीटर के साथ एक गामा वितरण होने αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 बताते हैं कि Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,k, के रूप में एक संयुक्त ditribution हैDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) संयुक्त पीडीएफ (X1,…,Xk+1)=e−∑k+1i=1xixα1−11…xαk+1−1k+1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X1,…,Xk+1)=e−∑i=1k+1xix1α1−1…xk+1αk+1−1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X_1,\dots,X_{k+1})=\frac{e^{-\sum_{i=1}^{k+1}x_i}x_1^{\alpha_1-1}\dots x_{k+1}^{\alpha_{k+1}-1}}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\dots \Gamma(\alpha_{k+1})} तो फिर के संयुक्त पीडीएफ खोजने के लिए(Y1,…,Yk+1)(Y1,…,Yk+1)(Y_1,\dots,Y_{k+1})मैं नहीं मिल सकता है Jacobian यानीJ(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(\frac{x_1,\dots,x_{k+1}}{y_1,\dots,y_{k+1}})

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एक गामा यादृच्छिक चर के लघुगणक का तिरछापन
पर विचार करें गामा यादृच्छिक चर X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) । माध्य, विचरण और तिरछापन के लिए स्वच्छ सूत्र हैं: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} अब एक लॉग-परिवर्तित यादृच्छिक चर Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) । माध्य और विचरण के लिए विकिपीडिया सूत्र देता है: E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log⁡(θ)Var⁡[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} डिगामा और ट्राइगम्मा फ़ंक्शंस …

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