gamma-distribution पर टैग किए गए जवाब

एक पॉइज़न वितरण प्रति यूनिट समय घटनाओं को माप सकता है, और पैरामीटर । घातांक वितरण अगली घटना तक समय को मापता है, पैरामीटर । एक वितरण को दूसरे में परिवर्तित कर सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि क्या यह मॉडल घटनाओं या समयों के लिए …

16 poisson-distribution  negative-binomial  gamma-distribution  exponential-family 

गामा और वेइबुल वितरण के पीछे अंतर्ज्ञान के बीच अंतर क्या है? क्या दोनों घनीभूतियों के बीच कोई संबंध है? कृप्या सहायता करे।

16 gamma-distribution  weibull 

गामा वितरण parameterize करने के लिए चुनना Γ(b,c)Γ(b,c)\Gamma(b,c) पीडीएफ द्वारा g(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c) = \frac{1}{\Gamma(c)}\frac{x^{c-1}}{b^c}e^{-x/b} के बीच Kullback-Leibler विचलनΓ(bq,cq)Γ(bq,cq)\Gamma(b_q,c_q)औरΓ(bp,cp)Γ(bp,cp)\Gamma(b_p,c_p)द्वारा [1] के रूप में दिया जाता है KLGa(bq,cq;bp,cp)=(cq−1)Ψ(cq)−logbq−cq−logΓ(cq)+logΓ(cp)+cplogbp−(cp−1)(Ψ(cq)+logbq)+bqcqbpKLGa(bq,cq;bp,cp)=(cq−1)Ψ(cq)−log⁡bq−cq−log⁡Γ(cq)+log⁡Γ(cp)+cplog⁡bp−(cp−1)(Ψ(cq)+log⁡bq)+bqcqbp\begin{align} KL_{Ga}(b_q,c_q;b_p,c_p) &= (c_q-1)\Psi(c_q) - \log b_q - c_q - \log\Gamma(c_q) + \log\Gamma(c_p)\\ &\qquad+ c_p\log b_p - (c_p-1)(\Psi(c_q) + \log b_q) + \frac{b_qc_q}{b_p} \end{align} मेरा अनुमान …

15 kullback-leibler  gamma-distribution  exponential-family 

यदि जहां , अर्थात सभी साथ शून्य माध्य के सामान्य यादृच्छिक चर हैं, उसके बादY= ∑मैं = १एनएक्स2मैंY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2एक्स मैं Y ~ Γ ( एनएक्समैं∼ एन( 0 , σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)एक्समैंXiX_iY~ Γ ( एन2, 2 σ2) का है ।Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). मुझे पता है कि ची-स्क्वैयर डिस्ट्रीब्यूशन गामा डिस्ट्रीब्यूशन का एक …

15 chi-squared  gamma-distribution 

मेरे पाठ्यक्रम के लिए एक अभ्यास में, हम एक कागले चिकित्सा डेटासेट का उपयोग कर रहे हैं । व्यायाम कहता है: हम अलग-अलग शुल्कों के वितरण को मॉडल करना चाहते हैं और हम वास्तव में उस वितरण के बारे में अपनी अनिश्चितता को पकड़ने में सक्षम होना चाहते हैं ताकि …

14 gamma-distribution 

एक ही पैमाने के पैरामीटर के साथ गामा चर का उपयोग करके डिरिचलेट वितरण के साथ एक यादृच्छिक चर का उत्पादन करना आसान है। अगर: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) फिर: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) समस्या क्या होती है यदि स्केल पैरामीटर समान नहीं हैं? …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि GLM में कौन से वितरण का उपयोग करना है, और सामान्य वितरण का उपयोग कब करना है, इस पर मैं थोड़ा हैरान हूं। मेरी पाठ्यपुस्तक के एक भाग में, यह कहता है कि एक सामान्य वितरण मॉडलिंग परीक्षा के अंकों के …

14 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

मुझे वर्तमान में गामा वितरण का उपयोग करके GLM फिटिंग के लिए R के लिए सिंटैक्स को समझने में समस्या है। मेरे पास डेटा का एक सेट है, जहां प्रत्येक पंक्ति में 3 सह- चर ( ), एक प्रतिक्रिया चर ( वाई ), और एक आकार पैरामीटर ( के ) …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

यदि का अपेक्षित मान , तो का अपेक्षित मान क्या है ? क्या इसकी गणना विश्लेषणात्मक रूप से की जा सकती है?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) मेरे द्वारा उपयोग किया जा रहा परिमाप आकार-दर है।

14 expected-value  gamma-distribution 

गामा वितरण पर विकिपीडिया लेख के अनुसार : यदि और वाई ~ जी एक मीटर मीटर एक ( ख , θ ) , जहां एक्स और वाई स्वतंत्र यादृच्छिक चर हैं, तो एक्स + Y ~ जी एक मीटर मीटर एक ( एक + ख , θ ) ।X∼Gamma(a,θ)X∼Gamma(a,θ)X\sim\mathrm{Gamma}(a,\theta)Y∼Gamma(b,θ)Y∼Gamma(b,θ)Y\sim\mathrm{Gamma}(b,\theta)XXXYYYX+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y\sim \mathrm{Gamma}(a+b, …

13 probability  pdf  gamma-distribution 

मेरे पास डेटा का एक नमूना है जो एक सतत यादृच्छिक चर एक्स से उत्पन्न हुआ था। और हिस्टोग्राम से मैं आर का उपयोग कर रहा हूं, मुझे लगता है कि शायद एक्स का वितरण एक निश्चित गामा वितरण का पालन करता है। लेकिन मुझे इस गामा वितरण के सटीक …

13 distributions  hypothesis-testing  goodness-of-fit  gamma-distribution 

मेरे परिणामों से, ऐसा प्रतीत होता है कि जीएलएम गामा सबसे अधिक मान्यताओं को पूरा करता है, लेकिन क्या यह लॉग-रूपांतरित एलएम पर एक सार्थक सुधार है? अधिकांश साहित्य मैंने पॉइसन या बिनोमियल जीएलएम के साथ सौदों को पाया है। मैंने लेख को सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले …

13 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

मैं BTYD पैकेज का उपयोग करना सीख रहा हूं जो कि ग्राहक के वापस होने की उम्मीद करने के लिए Pareto / NBD मॉडल का उपयोग करता है। हालाँकि, इस मॉडल का सारा साहित्य गणित से भरा है और इस मॉडल के कामकाज की एक सरल / वैचारिक व्याख्या नहीं …

12 distributions  gamma-distribution  marketing  pareto 

मेरे पास एक साधारण नमूना समस्या है, जहां मेरा आंतरिक लूप दिखता है: v = sample_gamma(k, a) जहां sample_gammaगामा वितरण से नमूने एक डिरिचलेट नमूना बनाने के लिए। यह अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन k / a के कुछ मूल्यों के लिए, बहाव के कुछ संगणना को कम …

12 sampling  gamma-distribution 

यदि घातीय रूप से वितरित की जाती है , पैरामीटर और के पारस्परिक रूप से स्वतंत्र हैं, तो उम्मीद क्या हैXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 और और संभवतः अन्य स्थिरांक के संदर्भ में ?nnnλλ\lambda नोट: इस सवाल ने /math//q/12068/4051 पर गणितीय उत्तर दिया है । पाठक इस पर भी नज़र …

12 expected-value  exponential  gamma-distribution