Statistiche e Big Data distributions

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Stima della densità del kernel su distribuzioni asimmetriche

Sia osservazioni tratte da una distribuzione di probabilità sconosciuta (ma sicuramente asimmetrica).{ x1, ... , xN}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} Vorrei trovare la distribuzione di probabilità usando l'approccio KDE: Comunque, ho provato ad usare un kernel gaussiano, ma ha funzionato male, dato che è simmetrico. Quindi, ho visto che alcuni lavori sui kernel Gamma …

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La somma ponderata di due variabili casuali indipendenti di Poisson

Usando Wikipedia ho trovato un modo per calcolare la funzione di massa di probabilità risultante dalla somma di due variabili casuali di Poisson. Tuttavia, penso che l'approccio che ho sia sbagliato. Sia due variabili casuali di Poisson indipendenti con media e , dove e sono costanti, quindi la funzione generatrice …

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Un serio problema di approfondimento delle probabilità di lanciare monete

Diciamo che sto facendo 10.000 lanci di una moneta. Vorrei sapere la probabilità di quante lancette ci vogliono per ottenere 4 o più teste consecutive di fila. Il conteggio funzionerebbe come segue, conteresti un giro successivo di lanci essendo solo teste (4 o più teste). Quando una coda colpisce e …

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Differenza delle variabili casuali gamma

Date due variabili casuali indipendenti X∼ G a m m a ( αX, βX)X~solun'mmun'(αX,βX)X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_X,\beta_X) e Y∼ G a m m a ( αY, βY)Y~solun'mmun'(αY,βY)Y\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_Y,\beta_Y) , qual è la distribuzione della differenza, ovvero D = X- YD=X-YD=X-Y ? Se il risultato non è noto, come farei per derivarne il …

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Valore atteso di una variabile casuale gaussiana trasformata con una funzione logistica

Sia la funzione logistica che la deviazione standard sono generalmente indicate con . Userò e per la deviazione standard.σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss Ho un neurone logistica con un ingresso casuale la cui media e deviazione standard lo so. Spero che la differenza dalla media possa essere approssimata bene da un certo …

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Distribuzione a coda lunga di eventi temporali

Supponiamo di avere i registri di un server web. In questi registri hai tuple di questo tipo: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Questi timestamp rappresentano, ad esempio, i clic degli utenti. Ora user1visiterà il sito più volte (sessioni) durante il mese e avrai scoppi …

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Somma delle variabili aleatorie binomiali e di Poisson

Se abbiamo due variabili casuali indipendenti X1∼ B i n o m ( n , p )X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p) e X2∼ P o i s ( λ )X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda) , qual è la funzione di massa di probabilità di X1+ X2X1+X2X_1 + X_2 ? NB Questo non è un …

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Perché le distribuzioni sono importanti?

Questo potrebbe anche andare giù come le domande più stupide mai poste su questo forum, ma dopo aver ricevuto risposte valide e significative a una domanda precedente, ho pensato che avrei allungato di nuovo la mia fortuna. Sono stato molto confuso da tempo sull'importanza delle distribuzioni statistiche soprattutto in relazione …

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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?

Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …

10 r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion

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Come faccio a generare numeri secondo una distribuzione Soliton?

La distribuzione Soliton è una distribuzione di probabilità discreta su un set con la funzione di massa di probabilità{ 1 , ... , N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} p ( 1 ) = 1N,p ( k ) = 1k ( k - 1 )per k ∈ { 2 , … , N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} …

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Distribuzione asintotica della statistica del massimo ordine delle normali casuali IID

C'è una limitazione bel distribuzione di come n va a \ infty , supponendo che essi siano IID distribuzioni normali con varianza \ sigma ^ 2 .max(X1,X2,...,Xn)max(X1,X2,...,Xn)\max( X_1,X_2,...,X_n) nnn∞∞\inftyσ2σ2\sigma^2 Questo è quasi certamente un problema ben noto con una prova intelligente e una buona soluzione, ma ho cercato e non …

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Curtosi gigantesca?

Sto facendo alcune statistiche descrittive dei rendimenti giornalieri degli indici azionari. Vale a dire se e P 2 sono i livelli dell'indice rispettivamente il giorno 1 e il giorno 2, quindi l o g e ( P 2P1P1P_1P2P2P_2è il ritorno che sto usando (completamente standard in letteratura).loge(P2P1)loge(P2P1)log_e (\frac{P_2}{P_1}) Quindi la …

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Trasformata di Fourier delle distribuzioni

Quali distribuzioni sono la loro trasformata di Fourier oltre alla distribuzione normale e alla distribuzione generalizzata dell'arcosina ?

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Quando utilizzare la distribuzione di Student o Normal nella regressione lineare?

Sto esaminando alcuni problemi, e in alcuni, per testare i coefficienti, a volte vedo persone che usano la distribuzione di Student, e a volte vedo distribuzione normale. Qual è la regola?

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Come trasformare una funzione in una densità di probabilità mantenendo la forma della funzione?

Ho una serie di funzioni, ognuna delle quali rappresenta presumibilmente la densità di una variabile casuale tra agenti. Ogni funzione ha anche un dominio, che descrive quali valori della variabile casuale sono validi. Ora, se ricordo correttamente le mie classi di statistiche, se prendo l'integrale di una delle funzioni attraverso …

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