uniform पर टैग किए गए जवाब

समान वितरण एक यादृच्छिक चर का वर्णन करता है जो समान रूप से इसके नमूना स्थान में किसी भी मूल्य को लेने की संभावना है।


1
संयुक्त रूप से पूर्ण पर्याप्त सांख्यिकी: वर्दी (ए, बी)
Let एक समान वितरण पर , जहां से एक यादृच्छिक नमूना है । आज्ञा दें और सबसे बड़े और सबसे छोटे क्रम के आँकड़े हैं। दिखाएँ कि आँकड़ा पैरामीटर लिए संयुक्त रूप से पर्याप्त पूर्ण आँकड़ा है । X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n)(a,b)(a,b)(a,b)a&lt;ba&lt;ba < bY1Y1Y_1YnYnY_n(Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n)θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b) यह …

1
हाइपर-एलिपोसिड (स्थिर महालनोबिस दूरी) की सतह से समान रूप से नमूना कैसे लें?
एक वास्तविक मूल्य वाले बहुभिन्नरूपी मामले में, सतह से उन बिंदुओं को समान रूप से नमूना करने का एक तरीका है जहां महालनोबिस के माध्यम से दूरी एक स्थिर है? संपादित करें: यह सिर्फ एक हाइपर-एलीपिपिड की सतह से समान रूप से नमूने के बिंदुओं को उबालता है जो समीकरण …

3
निरंतर चर की सशर्त संभावना
मान लीजिए कि यादृच्छिक चर यूUU मानकों 0 और 10 के साथ एक सतत वर्दी वितरण इस प्रकार (यानी यू~ यू ( 0 , 10 )U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) ) अब आइए A को उस घटना को निरूपित करते हैं, जो यूUU = 5 और B की घटना है, जो यूUU …

1
लॉग-समरूप वितरण का क्या अर्थ है?
जब कोई कहता है कि एक डेटा 128 और 4000 के बीच एक समान रूप से वितरण से नमूना है, तो इसका क्या मतलब है? समान रूप से वितरण से नमूना लेने के लिए अलग कैसे? इस पेपर को देखें: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf धन्यवाद!

2
हर बार एक ही परिणाम क्यों नहीं उत्पन्न होता है?
ऐसा क्यों है कि runif()R जैसे यादृच्छिक संख्या जनरेटर हर बार एक ही परिणाम उत्पन्न नहीं करते हैं? उदाहरण के लिए: X &lt;- runif(100) X हर बार अलग-अलग आउटपुट जेनरेट कर रहा है। हर बार अलग-अलग आउटपुट उत्पन्न करने का क्या कारण है? ऐसा करने के लिए पृष्ठभूमि में क्या …

3
वर्दी और सामान्य वितरण का अनुपात क्या है?
चलो एक समान वितरण का पालन करें और वाई एक सामान्य वितरण का पालन करें। एक्स के बारे में क्या कहा जा सकता हैXXXYYY ? क्या इसके लिए कोई वितरण है?XYXY\frac X Y मैंने पाया कि दो मानदंडों का अनुपात शून्य से काउची है।

2
पर समान वितरण के लिए यूक्लिडियन मानदंड पर पूंछ की सीमा
एक समान रूप से चुने गए तत्व के यूक्लिडियन मान को कितनी बार ऊपरी सीमा पर जाना जाता है {−n, −(n−1), ..., n−1, n}d{−n, −(n−1), ..., n−1, n}d\:\{-n,~-(n-1),~...,~n-1,~n\}^d\: दी गई सीमा से बड़ा होगा? मैं मुख्य रूप से सीमा कि शून्य करने के लिए तेजी से अभिसरण जब में दिलचस्पी …

1
कार्यदिवसों में वितरण की एकरूपता को मापें
मुझे यहाँ पूछे गए प्रश्न के समान समस्या है: वितरण की गैर-एकरूपता को कैसे मापता है? मेरे पास सप्ताह के दिनों में संभाव्यता वितरण का एक सेट है। मैं मापना चाहता हूं कि प्रत्येक वितरण कितना करीब है (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7)। फिलहाल मैं उपरोक्त प्रश्न के …

2
ऊपरी सीमा के साथ निरंतर वर्दी आर.वी. का वितरण एक और निरंतर वर्दी आरवी है
यदि और , तो क्या मैं कह सकता हूं किवाई ~ यू ( एक , एक्स ) वाई ~ यू ( एक , ख ) ?एक्स∼ यू( ए , बी )एक्स~यू(ए,ख)X \sim U(a, b)Y∼ यू( ए , एक्स)Y~यू(ए,एक्स)Y \sim U(a, X)Y∼ यू( ए , बी ) ?Y~यू(ए,ख)?Y \sim U(a, b)? …

4
यह देखते हुए कि समान रूप से वितरित r.v की, सभी r rv की राशि से विभाजित एक rv के लिए PDF क्या है?
मैं निम्नलिखित प्रकार के मामले में दिलचस्पी रखता हूं: 'n' निरंतर यादृच्छिक चर हैं जिनका योग 1 होना चाहिए। किसी भी एक व्यक्ति के लिए पीडीएफ क्या होगा? इसलिए, यदि n=3n=3n=3 , तो मुझे X 1 के वितरण में दिलचस्पी हैX1X1+X2+X3X1X1+X2+X3\frac{X_1}{X_1+X_2+X_3} , जहांX1,X2X1,X2X_1, X_2औरX3X3 X_3 सभी समान रूप से वितरित …
10 uniform 

3
इसका वितरण
एक नियमित अभ्यास के रूप में, मैं इसके वितरण को खोजने की कोशिश कर रहा हूं X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2} कहाँ पे XXX तथा YYY स्वतंत्र हैं U(0,1)U(0,1) U(0,1) यादृच्छिक चर। का संयुक्त घनत्व (X,Y)(X,Y)(X,Y) है fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right), जैसा क्योंकिθक्योंकि⁡θ\cos\theta पर घट रहा है θ ∈ [ 0 ,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]; तथाzपापθ &lt; १⟹θ &lt;पाप- …

3
एक समान वितरण के पैरामीटर का अनुमान लगाना: अनुचित पूर्व?
हमारे पास N नमूने हैं, , एक समान वितरण से जहां अज्ञात है। अनुमान डेटा से।XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta तो, बेय्स नियम ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} और संभावना है: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (संपादित करें: जब सभी लिए , और 0 अन्यथा (धन्यवाद) whuber)0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \thetaiii लेकिन बारे में …

1
क्रमपरिवर्तन परीक्षणों का उपयोग करने से क्या लाभ है?
जब एक परीक्षण सांख्यिकीय द्वारा कुछ शून्य बनाम वैकल्पिक परिकल्पनाओं का परीक्षण किया जाता है U(X)U(X)U(X), कहाँ पे X={xi,...,xn}X={xi,...,xn}X = \{ x_i, ..., x_n\}, सेट के साथ क्रमपरिवर्तन परीक्षण लागू करें GGG पर क्रमपरिवर्तन XXX और हमारे पास एक नया आंकड़ा है T(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|.T(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|. T(X) := \frac{\# \{\pi \in G: U(\pi …

4
असतत-समय घटना इतिहास (अस्तित्व) आर में मॉडल
मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.