pdf पर टैग किए गए जवाब

भोले Bayes के बारे में विकिपीडिया पृष्ठ पर , यह रेखा है: p(height|male)=1.5789पी(जइमैंजीजटी|मएएलइ)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (1 के लिए एक संभाव्यता वितरण ठीक है। यह घंटी वक्र के नीचे का क्षेत्र है जो 1. के बराबर है।) एक मान कैसे ठीक हो सकता है? मैंने सोचा था कि सभी संभाव्यता मूल्य …

149 distributions  probability  normal-distribution  pdf 

वितरण घनत्व फ़ंक्शन से हम कॉची वितरण के लिए माध्य (= 0) की पहचान कर सकते हैं जैसे नीचे दिए गए ग्राफ़ से पता चलता है। लेकिन हम क्यों कहते हैं कि काउची वितरण का कोई मतलब नहीं है?

109 distributions  mathematical-statistics  mean  pdf  cauchy 

क्या कारण है कि संभावना फ़ंक्शन एक पीडीएफ (प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन) नहीं है?

57 likelihood  pdf 

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

यादृच्छिक चर को देखते हुए Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) जहाँ IID समान चर हैं, मैं की PDF की गणना कैसे करूँ ?XiXiX_iYYY

45 pdf  maximum 

मेरे स्टेट प्रोफ ने मूल रूप से कहा, यदि निम्नलिखित तीन में से एक दिया जाए, तो आप अन्य दो पा सकते हैं: संचयी वितरण फलन क्षण उत्पन्न करने का कार्य संभाव्यता घनत्व कार्य लेकिन मेरे अर्थशास्त्री प्रोफेसर ने कहा कि सीडीएफ पीडीएफ की तुलना में अधिक मौलिक हैं क्योंकि …

43 probability  pdf  cdf  mgf 

मान लीजिए कि pdf साथ एक यादृच्छिक चर है । फिर यादृच्छिक चर में पीडीएफ हैXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} मैं इसके पीछे कैलकुलस को समझता हूं। लेकिन मैं किसी ऐसे व्यक्ति के बारे में बताने का तरीका सोचने की कोशिश कर रहा …

37 random-variable  pdf  intuition 

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 …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

लंबे समय तक मुझे समझ में नहीं आया कि दो यादृच्छिक चर का "योग" उनका दोष क्यों है , जबकि और का मिश्रण घनत्व फ़ंक्शन योगf(x)f(x)f(x)g(x)g(x)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); अंकगणित का योग और उनका संकल्प नहीं। सटीक वाक्यांश "दो यादृच्छिक चर का योग" 146,000 बार Google में दिखाई देता है, और निम्नानुसार अण्डाकार …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

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)

29 pdf  gamma-distribution  lognormal 

मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि कोई व्यक्ति बहुभिन्नरूपी वितरण की मात्रा की गणना कैसे कर सकता है। आंकड़ों में, मैंने किसी दिए गए सामान्य वितरण (बाएं) के 5% और 95% मात्राओं को खींचा है। सही बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण के लिए, मैं कल्पना कर रहा हूं कि एक एनालॉग …

24 r  pdf  quantiles  multivariate-normal  multivariate-distribution 

Parzen खिड़की घनत्व अनुमान के रूप में वर्णित है p ( x ) = 1nΣमैं = १n1ज2ϕ ( x)मैं- एक्सज)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) जहां वेक्टर में तत्वों की संख्या है, एक वेक्टर, है के एक प्रायिकता घनत्व है , Parzen खिड़की के आयाम है, और एक …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

सीडीएफ (संचयी वितरण समारोह) दिए गए वितरण का पीडीएफ (संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन) मुझे कैसे मिल सकता है?

23 distributions  pdf  cdf 

(सांख्यिकीय भाषा के बजाय लेट भाषा के उपयोग के लिए माफी।) यदि मैं एक विशिष्ट भौतिक छह-पक्षीय मर के प्रत्येक पक्ष को रोल करने के बाधाओं को मापना चाहता हूं, तो निश्चितता के उचित आत्मविश्वास के साथ +/- 2% के भीतर, कितने नमूना डाई रोल की आवश्यकता होगी? यानी मुझे …

22 probability  inference  pdf  dice 

मुझे एक सतत यादृच्छिक चर के घनत्व का अनुमान लगाने में दिलचस्पी है । ऐसा करने का एक तरीका जो मैंने सीखा है वह है कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेशन का उपयोग।एक्सXX लेकिन अब मुझे एक बायेसियन दृष्टिकोण में दिलचस्पी है जो निम्नलिखित पंक्तियों के साथ है। मैं शुरू में मानता हूं …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process