normal-distribution पर टैग किए गए जवाब

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 

मान लें कि हमारे पास एक द्विभाजित सामान्य वितरण से एक यादृच्छिक नमूना है जिसमें शून्य और साधन के रूप में शून्य हैं, इसलिए एकमात्र अज्ञात पैरामीटर सहसंयोजक है। कोविर्सियस का MLE क्या है? मुझे पता है कि यह जैसा कुछ होना चाहिए लेकिन हम यह कैसे जानते हैं?1n∑nj=1xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}x_j …

11 normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  bivariate 

तिरछा-सामान्य के लिए फॉर्मूला पैरामीटर अनुमान क्या हैं? यदि आप कर सकते हैं, तो MLE या माँ के माध्यम से व्युत्पत्ति भी बहुत अच्छी होगी। धन्यवाद संपादित करें । मेरे पास डेटा का एक सेट है जिसके लिए मैं प्लॉट द्वारा नेत्रहीन बता सकता हूं कि बाईं ओर थोड़ा तिरछा …

11 normal-distribution  maximum-likelihood  skewness  skew-normal 

विशेष रूप से, मान लें कि और सामान्य यादृच्छिक चर हैं (स्वतंत्र लेकिन जरूरी नहीं कि समान रूप से वितरित किए गए हों)। किसी विशेष ए को देखते हुए , क्या पी (\ मैक्स (एक्स, वाई) \ लीक एक्स) या इसी तरह की अवधारणाओं के लिए एक अच्छा सूत्र है …

11 normal-distribution  extreme-value 

शीर्षक यह सब कहता है। मैं समझता हूं कि यदि मॉडल की त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, तो लेस्टर-स्क्वेयर और अधिकतम-संभावनाएं प्रतिगमन गुणांक के लिए समान परिणाम देगी। लेकिन, क्या होता है यदि त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है? दो विधियाँ अब …

10 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares  error 

मुझे निम्नलिखित कथन को सिद्ध करने में कठिनाई हो रही है। यह Google पर पाए गए एक शोध पत्र में दिया गया है। मुझे इस कथन को सिद्ध करने में सहायता की आवश्यकता है! चलो है, जहां orthogonal मैट्रिक्स और गाऊसी है। गौसियन का समस्थानिक व्यवहार जो किसी भी अलौकिक …

10 self-study  normal-distribution  orthogonal 

आज्ञा देना जनसंख्या से लिया गया एक यादृच्छिक नमूना है जहाँ ।(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R मैं Theta के UMVUE की तलाश कर रहा हूं ।θθ\theta का संयुक्त घनत्व है(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , जहां और ।ज(x)=१g(θ,T(x))=1(θ2π√)nexp[1θ∑ni=1xi−12θ2∑ni=1x2i−n2]g(θ,T(x))=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]g(\theta, T(\mathbf x))=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right]h(x)=1h(x)=1h(\mathbf x)=1 इधर, पर निर्भर …

10 mathematical-statistics  normal-distribution  estimation  inference  umvue 

चलो , , , और स्वतंत्र हो। की अपेक्षा क्या है ?X1X1X_1X2X2X_2⋯⋯\cdotsXd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1)X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} यह पता लगाने के लिए आसान है समरूपता द्वारा। लेकिन मुझे नहीं पता कि मैं कैसे । क्या आप कुछ संकेत प्रदान कर सकते हैं?E(X21X21+⋯+X2d)=1dE(X12X12+⋯+Xd2)=1d\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = \frac{1}{d}X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

विकिडता में, ऑन्कोलॉजी में संभावना वितरण (सब कुछ की तरह) को जोड़ना संभव है, उदाहरण के लिए, कि टी-वितरण गैर-टी-वितरण का एक उपवर्ग है, देखें, जैसे, https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/?property=P279&item=Q209675&iterations=3&limit=3 विभिन्न सीमित मामले हैं, उदाहरण के लिए, जब टी-वितरण में स्वतंत्रता की डिग्री अनंत तक जाती है या जब विचरण सामान्य वितरण (गौसियन …

10 distributions  normal-distribution  dirac-delta 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} मैं एक निष्पक्ष मर रहा हूँ। जब भी मुझे 1, 2, या 3 मिलता है, मैं एक '1' लिखता हूं; जब भी मुझे कोई 4 मिलता है तो मैं एक '2' लिखता हूं; जब भी मुझे कोई 5 या 6 मिलता है, तो मैं '3.' लिखता हूं। आज्ञा देना …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

यदि मानक सामान्य पीडीएफच( x ) = 12 π--√इ- एक्स2/ २f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} और CDF एफ( x ) = 12 π--√∫एक्स- ∞इ- एक्स2/ २डी एक्स,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, यह z के एरर फंक्शन में कैसे बदल जाता है zzz?

10 normal-distribution  cdf 

यदि अर्थात, X∈Rn, X∼N(0–,σ2I)X∈Rn, X∼N(0_,σ2I)X\in\mathbb{R}^n,~X\sim \mathcal{N}(\underline{0},\sigma^2\mathbf{I})fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2)fX(x)=1(2πσ2)n/2exp⁡(−||x||22σ2) f_X(x) = \frac{1}{{(2\pi\sigma^2)}^{n/2}} \exp\left(-\frac{||x||^2}{2\sigma^2}\right) मैं एक बहुभिन्नरूपी मामले में एक काट-छाँट-सामान्य-वितरण का एक अनुरूप संस्करण चाहता हूं । अधिक सटीक रूप से, मैं एक मान-विवश (एक मान ) बहुभिन्नरूपी सेंट जहां≥a≥a\geq aYYYfY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise .fY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise . f_Y(y) = \begin{cases} c.f_X(y), …

10 normal-distribution  simulation  random-generation 

मैं सहसंबद्ध यादृच्छिक चर के जोड़े के कुछ अच्छे उदाहरणों से अवगत हूं जो कि सामान्य रूप से सामान्य हैं लेकिन संयुक्त रूप से सामान्य नहीं हैं। देखें इस जवाब से दिलीप Sarwate , और यह एक द्वारा कार्डिनल । मैं दो सामान्य यादृच्छिक चर के उदाहरण से भी अवगत …

10 correlation  normal-distribution  multivariate-analysis  bivariate 

गॉसियन वितरण से नमूना किए गए डेटा के सैंपल कर्टोसिस के वितरण के लिए एक बंद-रूप अभिव्यक्ति है? अर्थात, कश्मीरपी( के^&lt; एक )P(K^&lt;a)P(\hat{K}<a) where नमूना कुर्तोसिस है।क^K^\hat{K}

10 normal-distribution  kurtosis 

को परिभाषित माध्य, और मानक विचलन, साथ कोई भी वितरण होने दें । केंद्रीय सीमा प्रमेय का कहना है कि एक सामान्य सामान्य वितरण में वितरण में कनवर्ट करता है। यदि हम नमूना मानक विचलन द्वारा को प्रतिस्थापित करते हैं , तो क्या कोई प्रमेय है जो यह बताता है …

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