quantiles पर टैग किए गए जवाब

मुझे टिप्पणियों के भंडारण के बिना डेटा के एक बड़े सेट पर वास्तविक समय में क्वार्टर्टाइल (Q1, मध्य और Q3) की गणना करने की आवश्यकता है। मैंने पहली बार P वर्ग एल्गोरिथ्म (जैन / क्लैमटैक) की कोशिश की, लेकिन मैं इससे संतुष्ट नहीं था (थोड़ा बहुत सीपीयू उपयोग और कम …

13 quantiles  median  online 

मुझे अलग-अलग उम्र के बच्चों के लिए एंथ्रोपोमेट्रिक आयाम (जैसे कंधे की हड्डी) के वितरण की जानकारी है। प्रत्येक आयु और आयाम के लिए, मेरा मतलब है, मानक विचलन। (मेरे पास आठ मात्राएँ भी हैं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि मैं उनसे जो चाहूंगा, प्राप्त कर सकूंगा।) प्रत्येक आयाम के …

13 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

मेरे पास एक भारित नमूना है, जिसके लिए मैं मात्राओं की गणना करना चाहता हूं। 1 आदर्श रूप से, जहां वजन बराबर है (चाहे = 1 या अन्यथा), परिणाम उन scipy.stats.scoreatpercentile()और आर के अनुरूप होंगे quantile(...,type=7)। एक सरल तरीका यह होगा कि दिए गए वज़न का उपयोग करके नमूने को …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

अब मैं पीएमटी शिक्षा द्वारा लिखित बायोस्टैटिस्टिक्स पर एक नोट पढ़ रहा हूं , और धारा 2.7 में निम्नलिखित वाक्यों को नोटिस कर सकता हूं : द्रव्यमान के लिए 50 वें प्रतिशत पर जन्म लेने वाला बच्चा 50% शिशुओं की तुलना में भारी होता है। द्रव्यमान के लिए 25 वें …

11 mathematical-statistics  quantiles  definition 

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 

कोर्निश-फिशर विस्तार एक वितरण क्षणों के आधार पर की quantiles अनुमान लगाने के लिए एक तरह से प्रदान करता है। (इस अर्थ में, मैं इसे एज्यूवर्थ एक्सपेंशन के पूरक के रूप में देखता हूं , जो क्षणों के आधार पर संचयी वितरण का अनुमान देता है।) मैं जानना चाहता हूं …

11 distributions  quantiles  finance 

मैं सोच रहा था, जहां एक सामान्य सूत्र एक ही आर.वी. की quantiles के एक समारोह के रूप में एक सतत यादृच्छिक चर के उम्मीद मूल्य से संबंधित है आर.वी. की उम्मीद मूल्य परिभाषित किया गया है के रूप में: ई ( एक्स ) = ∫ एक्स डी एफ एक्स …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression 

मुझे लगभग यकीन है कि मैंने पहले ही आँकड़ों में निम्न परिणाम देखा है, लेकिन मुझे याद नहीं है कि मैं कहाँ हूँ। यदि एक धनात्मक यादृच्छिक चर और तो जब , जहाँ है cdf ।XXXE(X)&lt;∞E(X)&lt;∞\mathbb{E}(X)<\inftyεF−1(1−ε)→0εF−1(1−ε)→0\varepsilon F^{-1}(1-\varepsilon) \to 0ε→0+ε→0+\varepsilon\to 0^+FFFXXX यह ज्यामितीय रूप से का उपयोग करके और एकीकृत के …

10 references  quantiles  cdf  moments 

मुझे 5 से 15 वर्ष की आयु के बच्चों के लिए (ग्रोथ चार्ट के समान) चार्ट बनाने हैं (केवल 5,6,7 इत्यादि; स्वास्थ्य चर के लिए कोई भिन्न मान नहीं हैं) जो गैर-नकारात्मक, निरंतर और में है 50-150 की सीमा (इस सीमा के बाहर केवल कुछ मूल्यों के साथ)। मुझे ९ …

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model 

मैं quartile की परिभाषा में दिलचस्पी रखता हूं जो आमतौर पर तब उपयोग किया जाता है जब आप मूल आँकड़ों में होते हैं। मेरे पास एक स्टेट 101 प्रकार की पुस्तक है और यह सिर्फ एक सहज परिभाषा देती है। "डेटा का लगभग एक चौथाई भाग पहली चतुर्थक या उससे …

10 excel  quantiles 

मेरा मानना ​​था कि नीचे दिए गए बॉक्सप्लॉट्स की व्याख्या "अधिकांश पुरुष अधिकांश महिलाओं की तुलना में तेज़ हैं" (इस डेटासेट में), मुख्यतः क्योंकि औसत पुरुषों का समय औसत महिलाओं के समय से कम था। लेकिन R और सांख्यिकी प्रश्नोत्तरी पर EdX पाठ्यक्रम ने मुझे बताया कि गलत है। कृपया …

9 quantiles  histogram  boxplot  eda 

अगर मैं दो मात्राएँ देता हूँ (q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2) और उनके संबंधित स्थान (l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2) (प्रत्येक) खुले अंतराल में (0,1)(0,1)(0,1), क्या मुझे हमेशा एक बीटा वितरण के पैरामीटर मिल सकते हैं जो निर्दिष्ट स्थानों पर उन मात्रात्मक हैं?

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution 

पृष्ठभूमि: मेरे पास एक नमूना है जिसे मैं एक भारी पूंछ वाले वितरण के साथ मॉडल करना चाहता हूं। मेरे पास कुछ चरम मूल्य हैं, जैसे कि टिप्पणियों का प्रसार अपेक्षाकृत बड़ा है। मेरा विचार यह था कि मैं इसे सामान्यीकृत पारेतो वितरण के साथ जोड़ूं, और इसलिए मैंने यह …

9 confidence-interval  quantiles  asymptotics  order-statistics 

चलो मान लो NNN स्वतंत्र यादृच्छिक चर X1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_N जिसके लिए कुछ विशिष्ट स्तर पर मात्राएँ αα\alpha डेटा से अनुमान के माध्यम से जाना जाता है: α=P(X1&lt;q1)α=P(X1&lt;q1)\alpha = P(X_1 < q_1),, ... α=P(XN&lt;qN)α=P(XN&lt;qN)\alpha = P(X_N < q_N)। अब रैंडम वेरिएबल को परिभाषित करते हैंZZZ योग के रूप में Z=∑Ni=1XiZ=∑i=1NXiZ …

9 quantiles 

मेरे पास आबादी से एक नमूना (आकार 250) है। मुझे जनसंख्या के वितरण की जानकारी नहीं है। मुख्य प्रश्न: मैं जनसंख्या के 1 सेंट- परसेंटाइल का एक बिंदु अनुमान चाहता हूं , और फिर मैं अपने बिंदु अनुमान के आसपास 95% विश्वास अंतराल चाहता हूं। मेरा बिंदु अनुमान नमूना 1 …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value