Statistiche e Big Data distributions

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Sono una studentessa di matematica pura con poca esperienza in matematica applicata. Dall'autunno scorso ho preso lezioni sul libro di Casella & Berger e ho finito centinaia (230+) di pagine di problemi di esercizio nel libro. In questo momento sono al capitolo 10. Tuttavia, dal momento che non mi sono …

22 distributions references eda

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Come posso verificare se i miei dati si adattano a una distribuzione esponenziale?

Come posso verificare se i miei dati, ad esempio lo stipendio, provengono da una distribuzione esponenziale continua in R? Ecco l'istogramma del mio campione: . Qualsiasi aiuto sarà molto apprezzato!

22 r distributions goodness-of-fit exponential

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Differenze tra la coda pesante e la distribuzione della coda grassa

Ho pensato che la coda pesante = coda grassa, ma alcuni articoli che ho letto mi hanno dato la sensazione che non lo siano. Uno di loro dice: coda pesante significa che la distribuzione ha un infinito momento per un intero j. Inoltre, tutti i dfs nel dominio di attrazione …

22 distributions

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Come faccio a capire quale tipo di distribuzione rappresenta questi dati nei tempi di risposta del ping?

Ho provato un processo del mondo reale, i tempi di ping della rete. Il "round-trip-time" è misurato in millisecondi. I risultati sono riportati in un istogramma: I tempi di ping hanno un valore minimo, ma una lunga coda superiore. Voglio sapere che cos'è la distribuzione statistica e come stimarne i …

22 distributions sample-size sample normality-assumption distribution-identification

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Perché la distribuzione campionaria della varianza è una distribuzione chi-quadrata?

La dichiarazione La distribuzione campionaria della varianza del campione è una distribuzione chi-quadrato con grado di libertà uguale a n−1n−1n-1 , dove nnn è la dimensione del campione (dato che la variabile casuale di interesse è normalmente distribuita). fonte La mia intuizione In un certo senso ha un senso intuitivo …

22 distributions normal-distribution sampling chi-squared sample-size

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Come può un precedente improprio portare a una corretta distribuzione posteriore?

Sappiamo che nel caso di un'adeguata distribuzione precedente, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . La solita giustificazione per questo passaggio è che la distribuzione marginale di , , è costante rispetto a e può quindi essere ignorata quando si ottiene la distribuzione posteriore.XXXP(X)P(X)P(X)θθ\theta …

22 distributions bayesian prior posterior

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Valutare il significato delle differenze nelle distribuzioni

Ho due gruppi di dati. Ciascuno con una diversa distribuzione di più variabili. Sto cercando di determinare se le distribuzioni di questi due gruppi sono diverse in modo statisticamente significativo. Ho i dati sia in forma grezza che raggruppati in modo più facile da gestire con categorie discrete con conteggi …

22 distributions statistical-significance

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Cosa rende indefinita la media di alcune distribuzioni?

Molti PDF vanno da meno a infinito positivo, ma alcuni mezzi sono definiti e altri no. Quale tratto comune rende alcuni calcolabili?

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Qualcuno può aiutare a spiegare la differenza tra indipendente e casuale?

In statistica, indipendente e casuale descrivono le stesse caratteristiche? Qual è la differenza tra loro? Spesso ci imbattiamo nella descrizione come "due variabili casuali indipendenti" o "campionamento casuale". Mi chiedo quale sia la differenza esatta tra loro. Qualcuno può spiegare questo e dare alcuni esempi? per esempio processo non indipendente …

21 distributions sampling randomness

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Questa distribuzione discreta ha un nome?

Questa distribuzione discreta ha un nome? Peri ∈ 1 ... Nio∈1 ...Ni \in 1...N f( i ) = 1NΣNj = i1jf(io)=1NΣj=ioN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Mi sono imbattuto in questa distribuzione da quanto segue: ho un elenco di elementi classificati in base a una funzione di utilità. Voglio …

21 probability terminology discrete-data distributions

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Distribuzione del più grande frammento di un bastone rotto (spaziature)

Lascia che un bastoncino di lunghezza 1 sia rotto in frammenti uniformemente a caso. Qual è la distribuzione della lunghezza del frammento più lungo?k+1k+1k+1 Più formalmente, let sia IID e let siano le statistiche dell'ordine associate, ovvero ordiniamo semplicemente l'esempio in modo tale che . Lascia che .(U1,…Uk)(U1,…Uk)(U_1, \ldots U_k)U(0,1)U(0,1)U(0,1)(U(1),…,U(k))(U(1),…,U(k))(U_{(1)}, …

21 distributions uniform order-statistics dirichlet-distribution maximum

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Il posteriore bayesiano deve essere una distribuzione adeguata?

So che i priori non hanno bisogno di essere propri e che neanche la funzione di verosimiglianza si integra con 1. Ma il posteriore deve essere una distribuzione adeguata? Quali sono le implicazioni se è / non è?

21 distributions bayesian posterior

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somma delle variabili aleatorie chi-quadrate non centrali

Devo trovare la distribuzione della variabile casuale Y=∑i=1n(Xi)2Y=∑i=1n(Xi)2Y=\sum_{i=1}^{n}(X_i)^2 dove Xi∼N(μi,σ2i)Xi∼N(μi,σi2)X_i\sim{\cal{N}}(\mu_i,\sigma^2_i) e tutti gli XiXiX_i sono indipendenti. So che è possibile prima trovare il prodotto di tutte le funzioni generatrici di momenti per XiXiX_i , e poi tornare indietro per ottenere la distribuzione di YYYTuttavia, mi chiedo se esiste una forma …

21 distributions chi-squared random-variable saddlepoint-approximation

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Due variabili casuali possono avere la stessa distribuzione, ma essere quasi sicuramente diverse?

È possibile che due variabili casuali abbiano la stessa distribuzione e tuttavia siano quasi sicuramente diverse?

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Distribuzione marginale della diagonale di una matrice distribuita inversa di Wishart

Supponiamo che . Sono interessato alla distribuzione marginale degli elementi diagonali . Ci sono alcuni semplici risultati sulla distribuzione delle sottomatrici di (almeno alcune elencate su Wikipedia). Da ciò posso capire che la distribuzione marginale di ogni singolo elemento sulla diagonale è Gamma inversa. Ma non sono stato in grado …

21 distributions probability pdf

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