Domande taggate «pdf»

La funzione di densità di probabilità (PDF) di una variabile casuale continua fornisce la probabilità relativa per ciascuno dei suoi possibili valori. Utilizzare questo tag anche per le funzioni di massa di probabilità discrete (PMF).

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Wolfram Mathworld commette un errore descrivendo una distribuzione di probabilità discreta con una funzione di densità di probabilità?
Di solito una distribuzione di probabilità su variabili discrete è descritta usando una funzione di massa di probabilità (PMF): Quando si lavora con variabili casuali continue, descriviamo le distribuzioni di probabilità utilizzando una funzione di densità di probabilità (PDF) anziché una funzione di massa di probabilità. - Deep Learning di …
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Come calcolare la sovrapposizione tra densità di probabilità empiriche?
Sto cercando un metodo per calcolare l'area di sovrapposizione tra due stime della densità del kernel in R, come misura della somiglianza tra due campioni. Per chiarire, nel seguente esempio, avrei bisogno di quantificare l'area della regione di sovrapposizione violacea: library(ggplot2) set.seed(1234) d <- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, …
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Da dove viene la distribuzione beta?
Come sono sicuro che tutti qui già sanno, il PDF della distribuzione Beta X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) è dato da f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} Ho cercato dappertutto una spiegazione delle origini di questa formula, ma non riesco a trovarla. Ogni articolo che ho trovato sulla distribuzione Beta sembra dare questa formula, illustrarne …
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La somma di due variabili casuali gamma indipendenti
Secondo l'articolo di Wikipedia sulla distribuzione gamma : Se X∼Gamma(a,θ)X∼Gamma(a,θ)X\sim\mathrm{Gamma}(a,\theta) e Y∼Gamma(b,θ)Y∼Gamma(b,θ)Y\sim\mathrm{Gamma}(b,\theta) , dove XXX e YYY sono variabili casuali indipendenti, allora X+ Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y\sim \mathrm{Gamma}(a+b, \theta) . Ma non vedo alcuna prova. Qualcuno può indicarmi la sua prova per favore? Modifica: Grazie a Zen molto, e ho anche trovato la …
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Derivazione della negentropia. Rimanere bloccati
Quindi, questa domanda è in qualche modo coinvolta, ma ho cercato scrupolosamente di renderla il più semplice possibile. Obiettivo: per farla breve, c'è una derivazione della negentropia che non lo fa coinvolge cumulativi di ordine superiore e sto cercando di capire come è stata derivata. Contesto: (capisco tutto questo) Sto …
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Come calcolare il valore atteso di una distribuzione normale standard?
Vorrei imparare a calcolare il valore atteso di una variabile casuale continua. Sembra che il valore atteso è in cui è la funzione di densità di probabilità di .E[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫−∞∞xf(x)dxE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}xf(x)f(x)f(x)XXX Supponiamo che la funzione di densità di probabilità di sia che è la densità del distribuzione normale standard.XXXf(x)=12π−−√e−x22f(x)=12πe−x22f(x) …
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