Domande taggate «uniform»

Testare l'uniformità è qualcosa di comune, tuttavia mi chiedo quali siano i metodi per farlo per una nuvola di punti multidimensionale.

13 hypothesis-testing  uniform 

Sia X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n) un campione casuale dalla distribuzione uniforme su (a,b)(a,b)(a,b) , dove a&lt;ba&lt;ba < b . Sia Y1Y1Y_1 e YnYnY_n le statistiche degli ordini più grandi e più piccole. Mostra che la statistica (Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n) è una statistica sufficiente congiuntamente completa per il parametro θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = …

13 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

In un caso multivariato di valore reale, c'è un modo per campionare uniformemente i punti dalla superficie in cui la distanza di Mahalanobis dalla media di è una costante? EDIT: questo si riduce ai punti di campionamento uniformemente dalla superficie di un iper-ellissoide che soddisfa l'equazione, ( x - μ …

12 random-generation  uniform 

Supponiamo che la variabile casuale segua una distribuzione Uniforme continua con i parametri 0 e 10 (cioè )U ∼ U ( 0 , 10 )UUUU∼ U ( 0 , 10 )U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) Ora denotiamo A l'evento che = 5 e B l'evento che è uguale a o 6. Secondo …

12 conditional-probability  continuous-data  uniform 

Quando qualcuno dice che i dati vengono campionati da una distribuzione uniformemente compresa tra 128 e 4000, cosa significa? In che modo diverso dal campionamento da una distribuzione uniforme? Vedi questo documento: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf Grazie!

12 machine-learning  distributions  uniform 

Perché i generatori di numeri casuali come runif()in R non generano sempre lo stesso risultato? Per esempio: X &lt;- runif(100) X sta generando output diversi ogni volta. Qual è il motivo per generare output diversi ogni volta? Quali funzionalità ha in background per farlo?

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

Lascia che segua una distribuzione uniforme e segua una distribuzione normale. Cosa si può dire di ? C'è una distribuzione per questo?XXXYYYXYXY\frac X Y Ho trovato che il rapporto di due normali con zero medio è Cauchy.

11 probability  normal-distribution  uniform  ratio 

Ciò che sono noti limiti superiori su quanto spesso la norma euclidea di un elemento scelto uniformemente {−n, −(n−1), ..., n−1, n}d{−n, −(n−1), ..., n−1, n}d\:\{-n,~-(n-1),~...,~n-1,~n\}^d\: sarà maggiore di una determinata soglia? Sono principalmente interessato ai limiti che convergono esponenzialmente a zero quando nnn è molto inferiore a ddd .

11 uniform  extreme-value  bounds 

Ho un problema simile alla domanda posta qui: Come si misura la non uniformità di una distribuzione? Ho una serie di distribuzioni di probabilità durante i giorni della settimana. Voglio misurare quanto è vicina ogni distribuzione (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7). Al momento sto usando una risposta dalla …

11 probability  distributions  random-variable  uniform  measurement 

Se e , allora posso dire cheY ∼ U ( a , X ) Y ∼ U ( a , b ) ?X∼ U( a , b )X~U(un',B)X \sim U(a, b)Y∼ U( a , X)Y~U(un',X)Y \sim U(a, X)Y∼ U( a , b ) ?Y~U(un',B)?Y \sim U(a, b)? Sto parlando di …

10 uniform  distributions 

Sono interessato al seguente tipo di caso: ci sono 'n' variabili casuali continue che devono essere sommate a 1. Quale sarebbe quindi il PDF per ogni singolo individuo tale variabile? Quindi, se , allora sono interessato alla distribuzione per , dove e sono tutti distribuiti uniformemente. La media ovviamente, in …

10 uniform 

Come esercizio di routine, sto cercando di trovare la distribuzione di X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2} dove XXXeYYYsonovariabili casualiU(0,1)U(0,1) U(0,1). La densità articolare di (X,Y)(X,Y)(X,Y) è fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right), poichécosθcos⁡θ\cos\thetasta diminuendo suθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]; ezsinθ&lt;1⟹θ&lt;sin−1(1z)zsin⁡θ&lt;1⟹θ&lt;sin−1⁡(1z)z\sin\theta<1\implies\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right), comesinθsin⁡θ\sin\thetasta aumentando inθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]. Quindi, per 1&lt;z&lt;2–√1&lt;z&lt;21< z<\sqrt 2 , abbiamocos−1(1z)&lt;θ&lt;sin−1(1z)cos−1⁡(1z)&lt;θ&lt;sin−1⁡(1z)\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)<\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right). Il valore assoluto di jacobian della trasformazione è |J|=z|J|=z|J|=z Pertanto la densità …

10 self-study  distributions  mathematical-statistics  uniform 

Abbiamo N campioni, , da una distribuzione uniforme dove \ theta è sconosciuta. Stimare \ theta dai dati.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Quindi, la regola di Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} e la probabilità è: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (modifica: quando 0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \theta per tutti iii , e 0 …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

Quando testiamo alcune ipotesi null contro alternative con una statistica di test , dove , applichiamo il test di permutazione con l'insieme di permutazioni su e abbiamo una nuova statistica X = { x i , . . . , x n } G X T ( X ) : …

10 hypothesis-testing  p-value  uniform  permutation-test 

Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation