I quantili di una distribuzione si riferiscono a punti sulla sua funzione di distribuzione cumulativa. Alcuni quantili comuni sono quartili e percentili.
Devo calcolare i quartili (Q1, mediana e Q3) in tempo reale su un ampio set di dati senza memorizzare le osservazioni. Per prima cosa ho provato l'algoritmo P square (Jain / Chlamtac) ma non ero soddisfatto (un po 'troppo utilizzo della CPU e non convinto almeno dalla precisione sul mio …
Ho informazioni sulle distribuzioni di dimensioni antropometriche (come l'arco di spalla) per bambini di età diverse. Per ogni età e dimensione, ho una deviazione media e standard. (Ho anche otto quantili, ma non credo che sarò in grado di ottenere ciò che voglio da loro.) Per ogni dimensione, vorrei stimare …
Ho un campione ponderato, per il quale desidero calcolare i quantili. 1 Idealmente, dove i pesi sono uguali (se = 1 o meno), i risultati sarebbero coerenti con quelle scipy.stats.scoreatpercentile()e R quantile(...,type=7). Un approccio semplice sarebbe quello di "moltiplicare" il campione usando i pesi indicati. Ciò fornisce effettivamente un ecdf …
Ora sto leggendo una nota sulla biostatistica scritta da PMT Education e noto le seguenti frasi nella Sezione 2.7: Un bambino nato al 50 ° percentile per la massa è più pesante del 50% dei bambini. Un bambino nato al 25 ° percentile per la massa è più pesante del …
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
L' espansione Cornish-Fisher fornisce un modo per stimare i quantili di una distribuzione in base ai momenti. (In questo senso, lo vedo come un complemento dell'Espansione Edgeworth , che fornisce una stima della distribuzione cumulativa basata sui momenti.) Vorrei sapere in quali situazioni si preferirebbe l'espansione Cornish-Fisher per il lavoro …
Mi chiedevo dove esiste una formula generale per mettere in relazione il valore atteso di una variabile casuale continua in funzione dei quantili dello stesso rv. Il valore atteso di rv è definito come: e quantili sono definiti come: per .XXX E( X) = ∫x dFX( x )E(X)=∫xdFX(x)E(X) = \int …
Sono quasi sicuro di aver già visto i seguenti risultati nelle statistiche, ma non ricordo dove. Se è una variabile casuale positiva e allora quando , dove è il cdf di .XXXε F - 1 ( 1 - ε ) → 0 ε → 0 + F XE(X)<∞E(X)<∞\mathbb{E}(X)<\inftyεF−1(1−ε)→0εF−1(1−ε)→0\varepsilon F^{-1}(1-\varepsilon) \to …
Devo creare grafici (simili ai grafici di crescita) per i bambini dai 5 ai 15 anni (solo 5,6,7 ecc; non ci sono valori frazionari come 2,6 anni) per una variabile di salute che è non negativa, continua e in l'intervallo 50-150 (con pochi valori al di fuori di questo intervallo). …
Sono interessato alla definizione di quartile che di solito viene utilizzata quando ci si trova nelle statistiche di base. Ho un libro di testo Stat 101 e dà solo una definizione intuitiva. "Circa un quarto dei dati cade sopra o sotto il primo quartile ..." Ma fornisce un esempio in …
Credevo che i diagrammi a riquadro qui sotto potessero essere interpretati come "la maggior parte degli uomini è più veloce della maggior parte delle donne" (in questo set di dati), principalmente perché il tempo degli uomini mediani era inferiore a quello delle donne mediane. Ma il corso EdX sul quiz …
Se do due quantili e le loro posizioni corrispondenti ( l 1 , l 2 ) (ciascuno) nell'intervallo aperto ( 0 , 1 ) , posso sempre trovare i parametri di una distribuzione beta che ha quei quantili in le posizioni specificate?( q1, q2)(q1,q2)(q_1,q_2)( l1, l2)(l1,l2)(l_1,l_2)( 0 , 1 )(0,1)(0,1)
Sfondo: ho un campione che voglio modellare con una distribuzione dalla coda pesante. Ho alcuni valori estremi, tali che la diffusione delle osservazioni è relativamente grande. La mia idea era quella di modellare questo con una distribuzione Pareto generalizzata, e così ho fatto. Ora, il quantile 0,975 dei miei dati …
Assumiamo variabili casuali indipendenti per le quali i quantili a un determinato livello sono noti attraverso la stima dai dati: , ..., . Ora definiamo la variabile casuale come somma . C'è un modo per calcolare il valore del quantile della somma al livello , cioè in ?NNNX1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_Nαα\alphaα=P(X1<q1)α=P(X1<q1)\alpha …
Ho un campione (di dimensioni 250) da una popolazione. Non conosco la distribuzione della popolazione. La domanda principale: voglio una stima puntuale del primo percentile della popolazione, e quindi voglio un intervallo di confidenza del 95% attorno alla mia stima puntuale. La mia stima puntuale sarà il primo campione del …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.