J'ai remarqué que lorsque j'essaie de trouver les valeurs critiques pour le Mann-Whitney U en utilisant R, les valeurs sont toujours 1 + valeur critique. Par exemple, pour , la valeur critique (bilatérale) est 8, tandis que pour , la (bilatérale) ) la valeur critique est 22 (consultez les tableaux...
Dans l'exemple suivant, j'ai une trame de données qui se compose d'une série chronologique de mesures de la température de l'eau enregistrées à 5 profondeurs dans l'océan où chaque valeur en Tempcorrespond à la date DateTimeet à la profondeur Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT...
Y a-t-il une raison intuitive pour que les effets aléatoires soient réduits à leur valeur attendue dans le modèle mixte linéaire
Supposons que vous ayez un ensemble de résistances R, qui sont toutes distribuées avec la moyenne μ et la variance σ. Considérons une section d'un circuit avec la disposition suivante: (r) || (r + r) || (r + r + r). La résistance équivalente de chaque partie est r, 2r et 3r. La variance de chaque...
J'essaie de trouver la meilleure façon de prédire le montant du paiement pour une agence de recouvrement. La variable dépendante n'est non nulle que lorsqu'un paiement a été effectué. Naturellement, il y a un nombre écrasant de zéros parce que la plupart des gens ne peuvent pas être joints ou ne...
Y a-t-il une raison particulière pour laquelle vous choisirez l'estimation de la densité du noyau plutôt que l'estimation paramétrique? J'apprenais à adapter la distribution à mes données. Cette question m'est venue. La taille de mes données est relativement grande avec 7500 points de données....
Les modèles de pièces biaisées ont généralement un paramètre . Une façon d'estimer la partir d'une série de tirages est d'utiliser une distribution bêta a priori et de calculer la distribution postérieure avec vraisemblance binomiale.θθ=P(Head|θ)θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta...
J'ai adapté un modèle lognormal utilisant R avec un ensemble de données. Les paramètres résultants étaient: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 J'aimerais transférer ce modèle sur Scipy, que je n'ai jamais utilisé auparavant. En utilisant Scipy, j'ai pu obtenir une forme et une échelle de 1 et...
Considérez le contexte d'un regroupement de dendrogrammes. Appelons dissemblances originales les distances entre les individus. Après avoir construit le dendrogramme, nous définissons la dissimilarité cophénétique entre deux individus comme la distance entre les grappes auxquelles ces individus...
J'ai trouvé beaucoup de formules montrant comment trouver le temps de survie moyen pour une distribution exponentielle ou de Weibull, mais j'ai beaucoup moins de chance pour les fonctions de survie log-normales. Étant donné la fonction de survie suivante: S( t ) = 1 - ϕ [ ln( t ) -...
J'ai une assez bonne expérience pratique de l'échantillonnage de Metropolis-Hastings et Gibbs, mais je veux obtenir une meilleure compréhension mathématique de ces algorithmes. Quels sont les bons manuels ou articles qui prouvent l'exactitude de ces échantillonneurs (plus d'algorithmes seraient...
J'ai ces groupes où les valeurs sont des réponses à un élément Likert en 10 points: g1 <- c(10,9,10,9,10,8,9) g2 <- c(4,9,4,9,8,8,8) g3 <- c(9,7,9,4,8,9,10) J'ai donc utilisé Kruskal-Wallis pour déterminer les différences entre les réponses dans les groupes, et le résultat était:...
J'ai une question sur l'approche des différences dans les différences avec l'équation standard suivante: où Treat est une variable fictive pour le groupe et le poste traités. y= a + b1traiter + b2poste + b3traiter ⋅ post + uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} +...
Structure de données > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 8.2 3.6 1.7 8.6 ... $ MVMNT : Factor w/ 2 levels "_Withd","Appr": 2 2 1 1 2...
Je lis un article qui prétend que X^k= 1N--√∑j = 0N- 1Xje- i 2 πk j / N,X^k=1N∑j=0N−1Xje−i2πkj/N,\hat{X}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\sum_{j=0}^{N-1}X_je^{-i2\pi kj/N}, (c'est-à-dire la transformée de Fourier discrète , DFT) par le CLT tend vers une variable aléatoire gaussienne (complexe). Cependant, je...
J'ai besoin de tirer des nombres aléatoires à partir d'une distribution log-cauchy qui a la densité: Quelqu'un peut-il m'aider ou me diriger vers un livre / papier qui pourrait me montrer comment?F( x ; μ , σ) = 1x πσ[ 1 + ( l n ( x ) -
Y at - il une belle limitant la distribution de comme n va \ infty , en supposant qu'ils sont iid distributions normales avec la variance \ sigma ^ 2 .max(X1,X2,...,Xn)max(X1,X2,...,Xn)\max( X_1,X_2,...,X_n) nnn∞∞\inftyσ2σ2\sigma^2 C'est presque certainement un problème bien connu avec une preuve...
S'il existe plusieurs approximations possibles, je recherche la plus
Je fais des statistiques descriptives des rendements quotidiens des indices boursiers. Autrement dit, si et sont les niveaux de l'indice au jour 1 et au jour 2, respectivement, alors est le retour que j'utilise (tout à fait standard dans la littérature).P 2 l o g e ( P 2P1P1P_1P2P2P_2l o ge(...
Lors de la formation d'un modèle paramétré (par exemple pour maximiser la probabilité) par descente de gradient stochastique sur certains ensembles de données, il est communément supposé que les échantillons d'apprentissage sont tirés de la distribution des données d'apprentissage. Donc, si...