Domande taggate «moments»

I momenti sono riassunti delle caratteristiche delle variabili casuali (ad es. Posizione, scala). Utilizzare anche per momenti frazionari.

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Perché la media aritmetica è più piccola della media di distribuzione in una distribuzione log-normale?
Quindi, ho un processo casuale che genera variabili casuali normalmente distribuite nel registro XXX. Ecco la funzione di densità di probabilità corrispondente: Volevo stimare la distribuzione di alcuni momenti di quella distribuzione originale, diciamo il primo momento: la media aritmetica. Per fare ciò, ho disegnato 100 variabili casuali 10000 volte …
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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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È possibile che due variabili casuali della stessa famiglia di distribuzione abbiano le stesse aspettative e varianze, ma diversi momenti più elevati?
Stavo pensando al significato della famiglia in scala locale. La mia comprensione è che per ogni membro di una famiglia della scala di posizione con parametri posizione e una scala , quindi la distribuzione di non dipende da alcun parametro ed è la stessa per ogni appartenente a quella famiglia.XXXaaabbbZ=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ …
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Stima robusta della curtosi?
Sto usando il consueto stimatore per la , ma mi accorgo che anche piccole 'valori anomali' nella mia distribuzione empirica, cioè piccoli picchi lontano dal centro, incidono su di esso tremendamente. Esiste uno stimatore della curtosi che è più robusto?K^= μ^4σ^4K^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}
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Combinazione di due matrici di covarianza
Sto calcolando la covarianza di una distribuzione in parallelo e ho bisogno di combinare i risultati distribuiti in singolare gaussiano. Come unisco i due? L'interpolazione lineare tra i due funziona quasi, se sono distribuiti e dimensionati in modo simile. Wikipedia fornisce un forumla in fondo per la combinazione, ma non …
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