random-variable पर टैग किए गए जवाब

सहसंबंध गुणांक साथ और सामान्य यादृच्छिक चर को देखते हुए , मैं निम्नलिखित lognormal यादृच्छिक चर और बीच सहसंबंध कैसे ?एक्स 2 ρ वाई 1 वाई 2X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) अब, यदि और , जहाँ और मानक हैं, रैखिक …

16 correlation  random-variable  lognormal 

क्या दो iid यादृच्छिक चर लिए कोई वितरण है जहां X - Y का संयुक्त वितरण समर्थन पर समान है [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

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 बाइनरी टाइम श्रृंखला कैसे उत्पन्न कर सकता हूं: 1 अवलोकन करने की औसत संभावना निर्दिष्ट है (5% कहो); समय में 1 अवलोकन की सशर्त संभावना पर मान दिया टी - 1 (कहते हैं कि 30% है, तो टी - 1 मान 1 था)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

क्या हम एक यादृच्छिक चर की निर्भरता और एक यादृच्छिक चर के कार्य के बारे में कुछ कह सकते हैं? उदाहरण के लिए XX2X2X^2 पर निर्भर है ?XXX

15 probability  random-variable 

मान लीजिए कि मेरे पास एक श्रेणीगत चर है जो मान ए, बी, सी और डी ले सकता है मैं 10000 यादृच्छिक डेटा अंक कैसे उत्पन्न कर सकता हूं और प्रत्येक की आवृत्ति के लिए नियंत्रण कर सकता हूं? उदाहरण के लिए: A = 10% B = 20% C = …

15 random-variable 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

इस एपी केंद्रीय पृष्ठ पर रैंडम वेरिएबल्स बनाम बीजगणितीय वेरिएबल्स , लेखक, पीटर फ़्लेगन-हाइड, बीजीय और रैंडम वैरिएबल्स के बीच का अंतर बताते हैं। भाग में वह कहता है x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , लेकिन X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - वास्तव में यह लेख का उपशीर्षक है। एक …

13 probability  random-variable 

मुझे पता है कि गॉसियन का एक योग गॉसियन है। तो, गाऊसी का मिश्रण कैसे अलग है? मेरा मतलब है, गाऊसी लोगों का एक मिश्रण सिर्फ गाऊसी का योग है (जहां प्रत्येक गौसियन को संबंधित मिश्रण गुणांक से गुणा किया जाता है) सही?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

मैं नेटवर्क विलंबता के वितरण का विश्लेषण कर रहा हूं। औसत अपलोड समय (U) 0.5s है। मंझला डाउनलोड (डी) समय 2s है। हालाँकि, औसत कुल समय (प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए, T = U + D) 4s है। यह जानकर क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि योग का मध्यांक …

13 random-variable  median  summations 

मैंने पहले इस बारे में पूछा है और वास्तव में यह पहचानने के लिए संघर्ष कर रहा है कि एक मॉडल पैरामीटर क्या बनाता है और क्या यह एक अव्यक्त चर बनाता है। तो इस साइट पर इस विषय पर विभिन्न थ्रेड्स को देखते हुए, मुख्य अंतर प्रतीत होता है: …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

मुझे पता है, मैं कनविक्शन का उपयोग नहीं कर सकता। मेरे पास दो यादृच्छिक चर A और B हैं और वे निर्भर हैं। मुझे A + B के वितरण समारोह की आवश्यकता है

13 random-variable  non-independent 

मान लीजिए और वाई ~ एन ( μ y , σ 2 y )एक्स∼ एन( μएक्स, σ2एक्स)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼ एन( μy, σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) मुझे में दिलचस्पी है । क्या z के लिए एक निष्पक्ष अनुमानक है ?z= मिनट ( μएक्स, μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz सरल की आकलनकर्ता …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना? मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

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