pdf पर टैग किए गए जवाब

मान लीजिए कि । मैं विकर्ण तत्वों के सीमांत वितरण में रुचि रखता हूं । के सबमैट्रिस के वितरण पर कुछ सरल परिणाम हैं (कम से कम कुछ विकिपीडिया पर सूचीबद्ध हैं)। इससे मैं यह पता लगा सकता हूं कि विकर्ण पर किसी एक तत्व का सीमांत वितरण गामा के …

21 distributions  probability  pdf 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

एक सेटिंग में जहां कोई देखता है को घनत्व साथ एक वितरण से वितरित किया , मुझे आश्चर्य है कि अगर घनत्व , अर्थात् लिए एक और वितरण के लिए Hellinger दूरी का एक निष्पक्ष अनुमानक ( आधार पर ) है।X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_nfffXiXiX_if0f0f_0H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

वैचारिक रूप से मैं वाक्यांश का अर्थ समझ लेता हूं "एक पीडीएफ के नीचे का कुल क्षेत्र 1 है"। इसका मतलब यह होना चाहिए कि संभावनाओं के कुल अंतराल में परिणाम की संभावना 100% है। लेकिन मैं वास्तव में इसे "ज्यामितीय" दृष्टिकोण से नहीं समझ सकता। यदि, उदाहरण के लिए, …

20 probability  pdf  integral 

चलो कार्तीय x,yx,yx,y एक यादृच्छिक बिंदु के निर्देशांकों का चयन किया जाना सेंट (x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) । इस प्रकार, त्रिज्या, ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2} , समान रूप सेρρ\rhoकेपीडीएफद्वारा निहित के रूप में वितरित नहीं किया गया है। फिर भी मैं ar = arctan y की उम्मीद करूंगाθ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform 

यदि हम नेत्रहीन रूप से एक सतत डेटा का वितरण देखना चाहते हैं, तो हिस्टोग्राम और पीडीएफ में से किसका उपयोग किया जाना चाहिए? हिस्टोग्राम और पीडीएफ के बीच क्या अंतर हैं, फॉर्मूला वार नहीं?

18 distributions  pdf  histogram 

मैंने यहाँ पढ़ा है कि एक नमूना दिया गया है cdf साथ एक निरंतर वितरण से , अनुरूप नमूना एक मानक समान वितरण का अनुसरण करता है।F X U i = F X ( X i )X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) मैंने इसे पायथन में गुणात्मक सिमुलेशन …

17 pdf  uniform  cdf  intuition 

मेरे पास चार स्वतंत्र रूप से वितरित चर हैं a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , प्रत्येक में [0,1][0,1][0,1] । मैं के वितरण की गणना करना चाहता हूं (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc। मैं के वितरण की गणना की u2=4bcu2=4bcu_2=4bc होने के लिए f2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14ln⁡u24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4} (इसलिएu2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]), और केu1=(a−d)2u1=(a−d)2u_1=(a-d)^2होने के लिएf1(u1)=1−u1−−√u1−−√.f1(u1)=1−u1u1.f_1(u_1)=\frac{1-\sqrt{u_1}}{\sqrt{u_1}}.अब,u1+u2u1+u2u_1+u_2कावितरणहै (u1,u2u1,u2u_1,\, u_2 भी स्वतंत्र हैं)fu1+u2(x)=∫+∞−∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫401−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy,fu1+u2(x)=∫−∞+∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫041−x−yx−y⋅ln⁡y4dy,f_{u_1+u_2}(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f_1(x-y)f_2(y)dy=-\frac{1}{4}\int_0^4\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy,क्योंकिy∈(0,4]y∈(0,4]y\in(0,4]। यहाँ, यहx>yx>yx>yइसलिए इंटीग्रलfu1+u2(x)=-1 केबराबर हैfu1+u2(x)=−14∫x01−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy.fu1+u2(x)=−14∫0x1−x−yx−y⋅ln⁡y4dy.f_{u_1+u_2}(x)=-\frac{1}{4}\int_0^{x}\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy.अब …

17 distributions  random-variable  pdf  uniform  mathematica 

क्या pdf और pmf और cdf में समान जानकारी है? मेरे लिए पीडीएफ एक निश्चित बिंदु (मूल रूप से संभावना के तहत क्षेत्र) को पूरी संभावना देता है। Pmf एक निश्चित बिंदु की संभावना देते हैं। Cdf एक निश्चित बिंदु के तहत संभाव्यता देता है। तो मेरे लिए pdf और …

17 probability  distributions  pdf  inference  cdf 

मैंने अभी देखा कि पी = 0 से पी = 1 तक एक अविभाजित रैंडम वैरिएबल के क्वांटाइल फंक्शन (उलटा cdf) को इंटीग्रेट करने से वेरिएबल का माध्य बनता है। मैंने अब से पहले इस संबंध के बारे में नहीं सुना है, इसलिए मैं सोच रहा हूं: क्या यह हमेशा …

17 mean  pdf  quantile-function 

मुझे हमेशा कहा गया है कि एक सीडीएफ अद्वितीय है, लेकिन एक पीडीएफ / पीएमएफ अद्वितीय नहीं है, ऐसा क्यों है? क्या आप एक उदाहरण दे सकते हैं जहां एक पीडीएफ / पीएमएफ अद्वितीय नहीं है?

17 probability  distributions  pdf  cdf 

मान लीजिए कि मेरे पास Xअज्ञात वितरण के समान एक चर है । मेथेमेटिका में, का उपयोग करके SmoothKernelDensityसमारोह हम एक अनुमान के अनुसार घनत्व function.This अनुमान घनत्व समारोह के साथ साथ इस्तेमाल किया जा सकता हो सकता है PDFकी तरह एक मूल्य की गणना करें प्रायिकता घनत्व समारोह के …

17 r  pdf  cdf 

मैं यह निर्धारित करने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या मेरे डेटा का निरंतर डेटा पैरामीटर आकार 1.7 और दर 0.000063 के साथ एक गामा वितरण का अनुसरण करता है ।====== समस्या यह है कि जब मैं सैद्धांतिक वितरण गामा (1.7, 0.000063) के खिलाफ अपने डेटासेट का QQ प्लॉट …

16 pdf  kolmogorov-smirnov  cdf  qq-plot 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं कर्नेल घनत्व अनुमान करने के लिए R में ' घनत्व ' फ़ंक्शन का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं । मैं के रूप में ऐसा लगता है वक्र के तहत क्षेत्र जरूरी 1. किसी भी के लिए नहीं है कुछ परेशानी परिणाम की व्याख्या और विभिन्न डेटासेट की …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc