uniform पर टैग किए गए जवाब

ग्रिमेट और स्टिरज़ेकर से लिया गया : दिखाएँ कि यह ऐसा नहीं हो सकता है कि U = X + YU=X+YU=X+Y जहां UUU को समान रूप से [0,1] पर वितरित किया गया हो और XXX और YYY स्वतंत्र और समान रूप से वितरित किए गए हों। आपको यह नहीं मानना …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

मैं 1 से कुछ विशिष्ट को कुछ छह-पक्षीय पासा (d6) को रोल करके कुछ विशिष्ट को आकर्षित करना चाहता हूं । एक अच्छा जवाब यह बताएगा कि इसकी विधि समान और स्वतंत्र पूर्णांक क्यों बनाती है ।एनNN एक उदाहरण के रूप में, यह समझाने में मदद मिलेगी कि के मामले …

18 probability  random-generation  uniform  dice 

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 

मैंने सुना है कि अशक्त परिकल्पना के तहत पी-मूल्य वितरण समान होना चाहिए। हालांकि, MATLAB में द्विपद परीक्षण के सिमुलेशन बहुत अलग-से-समान वितरण के साथ मतलब 0.5 (0.518 इस मामले में) से बड़े हैं: coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j …

17 matlab  p-value  binomial  simulation  uniform 

यह समस्या रोबोटिक कवरेज में मेरी प्रयोगशाला के अनुसंधान से संबंधित है: प्रतिस्थापन के बिना सेट से यादृच्छिक रूप से संख्याएँ खींचें और संख्याओं को क्रम में क्रमबद्ध करें। ।nnn{1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\}1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m संख्याओं की इस क्रमबद्ध सूची से , लगातार संख्याओं और सीमाओं के बीच अंतर उत्पन्न करना: । यह …

16 probability  mathematical-statistics  uniform  combinatorics  order-statistics 

मैं R. My pdf का उपयोग कर एक कस्टम पीडीएफ से यादृच्छिक नमूने उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं: fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 मैंने समान नमूने तैयार किए और फिर इसे अपने कस्टम वितरण में बदलने की कोशिश की। मैंने अपने वितरण ( FX(x)FX(x)F_{X}(x) …

16 r  sampling  uniform 

समान चर के एक सेट से एक सामान्य वितरण का अनुकरण करने के लिए, कई तकनीकें हैं: बॉक्स-मुलर एल्गोरिथ्म , जिसमें एक पर दो स्वतंत्र वर्दी के नमूने हैं (0,1)(0,1)(0,1)और उन्हें दो स्वतंत्र मानक सामान्य वितरण में बदल देता है: Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) CDF …

15 normal-distribution  simulation  uniform 

मैंने हाल ही में एक डेटा विज्ञान साक्षात्कार संसाधन खरीदा है जिसमें संभाव्यता प्रश्नों में से एक निम्नानुसार था: ज्ञात मापदंडों के साथ एक सामान्य वितरण से ड्रा को देखते हुए, आप एक समान वितरण से कैसे आकर्षित कर सकते हैं? मेरी मूल विचार प्रक्रिया यह थी कि असतत रैंडम …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform 

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 

मान लीजिए हमारे पास है X1∼unif(n,0,1),X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼unif(n,0,1),X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), जहाँ आकार n का समान यादृच्छिक नमूना है, औरunif(n,0,1)unif(n,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) Y=X1,Y=X1,Y=X_1, Z=0.4X1+1−0.4−−−−−−√X2.Z=0.4X1+1−0.4X2.Z = 0.4 X_1 + \sqrt{1 - 0.4}X_2. तब के बीच संबंध और है ।YYYZZZ0.40.40.4 मैं इसे तीन चर में कैसे विस्तारित कर सकता हूं: , , ?एक्स 2 …

15 r  correlation  random-generation  uniform 

लिबरे ऑफिस कैल्क में, rand()फ़ंक्शन उपलब्ध है, जो एक समान वितरण से 0 और 1 के बीच एक यादृच्छिक मूल्य चुनता है। मैं अपनी संभावना पर थोड़ा कठोर हूं, इसलिए जब मैंने निम्नलिखित व्यवहार को देखा, तो मुझे आश्चर्य हुआ: A = 200x1 का कॉलम rand()^2 B = 200x1 का …

15 expected-value  random-generation  uniform 

हमें यादृच्छिक चर की एक धारा, ; जाने पदों की संख्या हम कुल के लिए की जरूरत है एक से अधिक होने की हो, यानी सबसे छोटी संख्या ऐसी है कि हैएक्स मैं मैं मैं घ ~ यू ( 0 , 1 ) Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)वाई YYवाईYY एक्स 1 + …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

मैं कुछ सहसंबंध के साथ यादृच्छिक संख्याओं के जोड़े उत्पन्न करना चाहूंगा। हालांकि, दो सामान्य चर के एक रैखिक संयोजन का उपयोग करने का सामान्य दृष्टिकोण यहां मान्य नहीं है, क्योंकि वर्दी चर का एक रैखिक संयोजन कोई समान रूप से वितरित चर नहीं है। मुझे एकरूप होने के लिए …

14 correlation  random-generation  uniform 

मुझे सिर्फ (बौद्धिक) पैनिक अटैक आया था। एक निरंतर यादृच्छिक चर जो एक बंद अंतराल में एक वर्दी का अनुसरण करता है : एक आराम से परिचित सांख्यिकीय अवधारणा। U(a,b)U(a,b)U(a,b) विस्तारित वास्तविक (आधे या पूरे) पर एक निरंतर वर्दी आरवी का समर्थन: एक आरवी उचित नहीं है, लेकिन एक अनुचित …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform