Statistiche e Big Data distributions

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Riferimento con distribuzioni con varie proprietà

Mi trovo spesso a porre domande del tipo: "So che questa variabile trova in e la maggior parte della massa si trova in e quindi diminuisce continuamente verso 1. Quale distribuzione posso usare per modellarla? "( 0 , 1 ) ( 0 , .20 )xxx(0,1)(0,1)(0,1)(0,.20)(0,.20)(0,.20) In pratica, finisco per usare …

14 distributions references

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In che modo l'entropia dipende dalla posizione e dalla scala?

L' entropia di una distribuzione continua con funzione di densità fff è definito come il negativo della aspettativa di log( f) ,log⁡(f),\log(f), e quindi è uguale a Hf= - ∫∞- ∞log( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Diciamo anche che qualsiasi variabile …

14 distributions data-transformation entropy

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Jensen Shannon Divergence vs Kullback-Leibler Divergence?

So che KL Divergence non è simmetrica e non può essere considerata rigorosamente come una metrica. In tal caso, perché viene utilizzato quando JS Divergence soddisfa le proprietà richieste per una metrica? Esistono scenari in cui è possibile utilizzare la divergenza KL ma non JS Divergence o viceversa?

14 probability distributions kullback-leibler metric

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Le probabilità sono conservate durante la trasformazione delle funzioni?

Penso che questo sia un po 'di base, ma dire che ho una variabile casuale XXX , la probabilità P(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a) uguale a P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq f(a)) per qualsiasi funzione continua con valore reale fff ?

13 probability distributions

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Distribuzione che ha un intervallo da 0 a 1 e con un picco tra di loro?

Esiste una distribuzione o posso lavorare da un'altra distribuzione per creare una distribuzione come quella nell'immagine qui sotto (scuse per i cattivi disegni)? dove do un numero (0,2, 0,5 e 0,9 negli esempi) per dove dovrebbe essere il picco e una deviazione standard (sigma) che rende la funzione più ampia …

13 distributions normal-distribution

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Perché ln [E (x)]> E [ln (x)]?

Abbiamo a che fare con la distribuzione lognormale in un corso di finanza e il mio libro di testo afferma semplicemente che questo è vero, che trovo frustrante poiché il mio background in matematica non è molto forte ma voglio l'intuizione. Qualcuno può mostrarmi perché questo è il caso?

13 distributions expected-value lognormal

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Qual è la differenza tra la funzione generatrice di momenti e la funzione generatrice di probabilità?

Sono confuso tra i due termini "funzione generatrice di probabilità" e "funzione generatrice di momenti". In che modo differiscono questi termini?

13 probability distributions terminology intuition mgf

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Diagramma Box-and-Whisker per distribuzione multimodale

Posso usare i grafici box-and-whisker anche per la distribuzione multimodale o solo per la distribuzione unimodale?

13 distributions data-visualization boxplot

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Derivazione della distribuzione bivariata di Poisson

Di recente ho incontrato la distribuzione bivariata di Poisson, ma sono un po 'confuso su come possa essere derivato. La distribuzione è data da: P ( X = x , Y = y ) = e - ( θ 1 + θ 2 + θ 0 ) θ x 1x …

13 distributions mathematical-statistics multivariate-analysis poisson-distribution proof

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Variabile casuale uniforme discreta (?) Che prende tutti i valori razionali in un intervallo chiuso

Ho appena avuto un attacco di panico (intellettuale). Una variabile casuale continua che segue un'uniforme in un intervallo chiuso U( a , b )U(un',B)U(a,b) : un concetto statistico comodamente familiare. Un camper uniforme continuo con supporto sui reali estesi (metà o intero): non un camper vero e proprio, ma un …

13 probability distributions mathematical-statistics uniform

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MLE del parametro location in una distribuzione di Cauchy

Dopo il centraggio, si può presumere che le due misurazioni x e -x siano osservazioni indipendenti da una distribuzione di Cauchy con funzione di densità di probabilità: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞<x<∞,−∞<x<∞, -∞ < x < ∞ Mostra che se x2≤1x2≤1x^2≤ 1 l'MLE di θθ\theta è 0, ma se …

13 self-study distributions maximum-likelihood cauchy

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Quali criteri devono essere soddisfatti per concludere che si sta verificando un "effetto massimale"?

Secondo la SAGE Encyclopedia of Social Science Metodi di ricerca ... [a] l'effetto del soffitto si verifica quando una misura possiede un limite superiore distinto per le risposte potenziali e una grande concentrazione di partecipanti ottiene un punteggio pari o vicino a questo limite. L'attenuazione della scala è un problema …

13 distributions variance scales psychometrics measurement

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Perché tutte le distribuzioni conosciute sono unimodali?

Non conosco distribuzioni multimodali. Perché tutte le distribuzioni conosciute sono unimodali? Esiste una distribuzione "famosa" che ha più di una modalità? Certo, le miscele di distribuzioni sono spesso multimodali, ma vorrei sapere se esistono distribuzioni "non miscele" che hanno più di una modalità.

13 distributions mode

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Perché la distribuzione geometrica e la distribuzione ipergeometrica sono chiamate come tali?

Perché la distribuzione geometrica e la distribuzione ipergeometrica sono chiamate rispettivamente "geometrica" e "ipergoemetric"? È perché i loro pmfs assumono una forma speciale? Grazie!

13 distributions terminology history

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Come testare se due distribuzioni (non normali) differiscono?

Ho letto del test t di Student, ma sembra funzionare quando possiamo supporre che le distribuzioni originali siano normalmente distribuite. Nel mio caso, sicuramente no. Inoltre, se ho 13 distribuzioni, devo fare dei 13^2test?

13 r hypothesis-testing distributions

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