Fonction de distribution cumulative. Alors que le PDF donne la densité de probabilité de chaque valeur d'une variable aléatoire, le CDF (souvent noté F ( x ) F(x) ) donne la probabilité que la variable aléatoire soit inférieure ou égale à une valeur spécifiée.
Mon stat prof dit, en gros, si l’un des trois suivants est donné, vous pouvez trouver les deux autres: Fonction de distribution cumulative Fonction de génération de moment Fonction de densité de probabilité Mais mon professeur d'économétrie a déclaré que les CDF sont plus fondamentaux que les PDF...
Je travaille avec deux distributions normales indépendantes et , avec des moyennes et et des variances et .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXOuiYYμXμx\mu_xμyμy\mu_yσ2Xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Je suis intéressé par la distribution de leur rapport . Ni ni n'ont une moyenne de zéro, donc n'est pas...
Je lis sur la fonction quantile, mais ce n'est pas clair pour moi. Pourriez-vous fournir une explication plus intuitive que celle fournie ci-dessous? Puisque le cdf est une fonction augmentant de façon monotone, il a un inverse; notons ceci par . Si est le cdf de , alors est la valeur de telle que...
Divers tests d'hypothèse, tels que le GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, etc., suivent ce format de base:χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : Les données suivent la distribution donnée. H1H1H_1 : Les données ne suivent pas la distribution donnée. Typiquement, on évalue l'affirmation selon laquelle...
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. J'ai besoin de calculer la fonction de distribution cumulative d'un échantillon de données. Y...
Comment puis-je trouver le PDF (fonction de densité de probabilité) d'une distribution étant donné le CDF (fonction de distribution
Comment fonctionne la méthode d'inversion? Disons que j'ai un échantillon aléatoire de densité f (x; \ theta) = {1 \ over \ theta} x ^ {(1- \ theta) \ over \ theta} over 0 <x <1 et donc avec cdf F_X (x) = x ^ {1 / \ theta} sur (0,1) . Ensuite, par la méthode d'inversion, j'obtiens la...
J'apprends la fonction de distribution cumulative empirique. Mais je ne comprends toujours pas Pourquoi est-il appelé «empirique»? Y a-t-il une différence entre le CDF empirique et le CDF?
On m'a toujours dit qu'un CDF est unique mais qu'un PDF / PMF n'est pas unique, pourquoi? Pouvez-vous donner un exemple où un PDF / PMF n'est pas
Supposons que j'ai une variable comme Xavec une distribution inconnue. Dans Mathematica, en utilisant la SmoothKernelDensityfonction, nous pouvons avoir une fonction de densité estimée. Cette fonction de densité estimée peut être utilisée avec la PDFfonction pour calculer la fonction de densité de...
Le pdf et le pmf et le cdf contiennent-ils la même information? Pour moi, le pdf donne la probabilité totale à un certain point (essentiellement la zone sous la probabilité). Le pmf donne la probabilité d'un certain point. Le cdf donne la probabilité sous un certain point. Donc pour moi le pdf et...
J'ai lu ici que, étant donné un échantillon d'une distribution continue avec cdf , l'échantillon correspondant à suit une distribution uniforme standard.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) J'ai vérifié cela en utilisant des simulations qualitatives en...
J'essaie de déterminer si mon ensemble de données de données continues suit une distribution gamma avec des paramètres forme 1,7 et taux 0,000063.====== Le problème est que lorsque j'utilise R pour créer un tracé QQ de mon ensemble de données rapport à la distribution théorique gamma (1.7,...
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
J'ai une distribution empirique . Je le calcule comme suitG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Je note , c'est-à-dire que h est le pdf tandis que G est le cdf.h(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Je veux maintenant résoudre une équation pour la limite supérieure...
Les fonctions CDF empiriques sont généralement estimées par une fonction de pas. Y a-t-il une raison pour laquelle cela se fait de cette manière et non en utilisant une interpolation linéaire? La fonction pas a-t-elle des propriétés théoriques intéressantes qui nous font la préférer? Voici un...
Ma question est inspirée du générateur exponentiel de nombres aléatoires intégré de R , la fonction rexp(). Lorsque vous essayez de générer des nombres aléatoires distribués de façon exponentielle, de nombreux manuels recommandent la méthode de transformation inverse, comme indiqué dans cette page...
Si le PDF standard normal estf(x)=12π−−√e−x2/2f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} et le CDF est F(x)=12π−−√∫x−∞e−x2/2dx,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, comment cela se transforme-t-il en une fonction d'erreur de...
Je suis presque sûr d'avoir déjà vu le résultat suivant dans les statistiques mais je ne me souviens pas où. Si est une variable aléatoire positive et alors lorsque , où est le cdf de .E ( X ) < ∞ ε F - 1 ( 1 - ε ) → 0 ε → 0 + F
Un pdf est généralement écrit comme , où le minuscule est traité comme une réalisation ou un résultat de la variable aléatoire qui a ce pdf. De même, un cdf est écrit comme , qui a la signification . Cependant, dans certaines circonstances, telles que la définition de la fonction de score et cette...