Statistiche e Big Data characteristic-function

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Qual è la caratterizzazione più sorprendente della distribuzione gaussiana (normale)?

Una distribuzione gaussiana standardizzata su RR\mathbb{R} può essere definita dando esplicitamente la sua densità: 12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} o la sua funzione caratteristica. Come ricordato in questa domanda, è anche l'unica distribuzione per cui la media del campione e la varianza sono indipendenti. Quali altre sorprendenti caratterizzazioni alternative delle misure gaussiane che …

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Qual è lo scopo delle funzioni caratteristiche?

Spero che qualcuno possa spiegare, in parole povere, quale sia una funzione caratteristica e come venga utilizzata nella pratica. Ho letto che è la trasformata di Fourier del pdf, quindi credo di sapere cosa si tratta, ma ancora non capisco il suo scopo. Se qualcuno potesse fornire una descrizione intuitiva …

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R: Random Forest lancia NaN / Inf nell'errore di "richiamo della funzione esterna" nonostante nessuna NaN nel set di dati [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Sto usando il cursore per eseguire una foresta casuale convalidata in modo incrociato su un set di …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

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Collegamento tra funzione generatrice di momenti e funzione caratteristica

Sto cercando di capire il legame tra la funzione generatrice del momento e la funzione caratteristica. La funzione generatrice del momento è definita come: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Uso dell'espansione in serie di , Posso trovare tutti …

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Teorema del limite centrale non utilizza funzioni caratteristiche

Esistono prove che il CLT non utilizza funzioni caratteristiche, un metodo più semplice? Forse i metodi di Tikhomirov o Stein? Qualcosa di autonomo che puoi spiegare a uno studente universitario (primo anno di matematica o fisica) e richiede meno di una pagina?

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Quando preferire la funzione generatrice dei momenti alla funzione caratteristica?

Permettere ( Ω , F, P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P) essere uno spazio di probabilità e lasciare X: Ω →RnX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^nessere un vettore casuale. Sia la distribuzione di , una misura di Borel su .PX=X*PPX=X∗PP_X = X_* PXXXRnRn\mathbb{R}^n La funzione caratteristica di è la funzione definita per (la variabile …

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