pdf पर टैग किए गए जवाब

एक सतत यादृच्छिक चर की संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन (पीडीएफ) इसके प्रत्येक संभावित मूल्यों के लिए सापेक्ष संभावना देता है। असतत संभावना जन कार्यों (PMFs) के लिए भी इस टैग का उपयोग करें।

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1 से अधिक होने की संभावना वितरण मूल्य ठीक हो सकता है?
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 …

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क्यूची वितरण का कोई मतलब क्यों नहीं है?
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?


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लॉग ट्रांसफ़ॉर्म किए गए पूर्वानुमान और / या प्रतिक्रिया की व्याख्या
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 

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आप IID वर्दी यादृच्छिक चर के नमूने के अधिकतम की संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन की गणना कैसे करते हैं?
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 

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क्या सीडीएफ पीडीएफ से अधिक मौलिक हैं?
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 

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रूपांतरित चर के घनत्व के लिए सहज व्याख्या?
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 …

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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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दो यादृच्छिक चर का योग एक आक्षेप क्यों है?
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 …

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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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बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण की मात्राओं (आइसोलेट्स) का निर्धारण कैसे करें
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 …

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क्या आप आम आदमी की शर्तों में परिजन खिड़की (कर्नेल) घनत्व का अनुमान लगा सकते हैं?
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 …


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मुझे अपनी निष्पक्षता का आत्मविश्वास से आकलन करने के लिए कितनी बार मरना चाहिए?
(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 …

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क्या घनत्व अनुमान के लिए एक बायेसियन दृष्टिकोण है
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 …

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