Dans le livre "Limit Theorems of Probability Theory" de Valentin V. Petrov, j'ai vu une distinction entre les définitions d'une distribution "continue" et "absolument continue", qui est énoncée comme suit: (∗)(∗)(*) "... La distribution de la variable aléatoireXXX est dite continue...
Y a-t-il une distribution ou puis-je travailler à partir d'une autre distribution pour créer une distribution comme celle de l'image ci-dessous (excuses pour les mauvais dessins)? où je donne un nombre (0,2, 0,5 et 0,9 dans les exemples) pour où le pic devrait être et un écart-type (sigma) qui rend...
J'ai quelques points de données, contenant chacun 5 vecteurs de résultats discrets agglomérés, les résultats de chaque vecteur générés par une distribution différente, (le type spécifique dont je ne suis pas sûr, ma meilleure supposition est Weibull, avec un paramètre de forme variant quelque part...
Je viens d'avoir une crise de panique (intellectuelle). Une variable aléatoire continue qui suit un uniforme dans un intervalle fermé U(a,b)U(a,b)U(a,b) : un concept statistique familier. Un RV uniforme continu ayant un support sur les réels étendus (à moitié ou entiers): pas un RV proprement dit,...
J'ai récemment rencontré la distribution bivariée de Poisson, mais je suis un peu confus quant à la façon de la dériver. La distribution est donnée par: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) =...
Dans les commentaires qui suivent ma réponse à une question connexe, les utilisateurs ssdecontrol et Glen_b ont demandé si la normalité conjointe de et était nécessaire pour affirmer la normalité de la somme ? Bien entendu, le fait que la normalité commune soit suffisante est bien connu. Cette...
Puis-je utiliser des diagrammes en boîte et moustaches également pour la distribution multimodale ou uniquement pour la distribution
Je suis confus entre les deux termes «fonction de génération de probabilité» et «fonction de génération de moment». En quoi ces termes
J'ai les pourcentages de classement des étudiants dans 38 examens comme variable dépendante dans mon étude. Un pourcentage de classement est calculé par (rang / nombre d'élèves dans un examen). Cette variable dépendante a une distribution presque uniforme et je veux estimer les effets de certaines...
Après centrage, les deux mesures x et −x peuvent être supposées être des observations indépendantes d'une distribution de Cauchy avec fonction de densité de probabilité: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞<x<∞,−∞<x<∞, -∞ < x < ∞ Montrer...
Donc, cette question est quelque peu impliquée, mais j'ai soigneusement essayé de la rendre aussi simple que possible. Objectif: Bref, il y a une dérivation de la néguentropie qui n'implique pas de cumulants d'ordre supérieur, et j'essaie de comprendre comment elle a été dérivée. Contexte: (je...
En lisant comment approximer la distribution de la moyenne de l'échantillon, je suis tombé sur la méthode de bootstrap non paramétrique. Apparemment, on peut approximer la distribution de X¯n−μX¯n−μ\bar{X}_n-\mu par la distribution de , où désigne la moyenne de l'échantillon de l'échantillon...
Si je n'ai que , comment puis-je calculer ?V a r (X)Var(X)\mathrm{Var}(X)V a r ( 1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) Je ne dispose pas d' informations sur la distribution de , donc je ne peux pas utiliser la transformation, ou toute autre méthode utilisant la distribution de probabilité de...
Quelle est la distribution d'entropie maximale pour une variable continue positive, compte tenu de ses premier et deuxième moments? Par exemple, une distribution gaussienne est la distribution d'entropie maximale pour une variable non bornée, compte tenu de sa moyenne et de l'écart-type, et une...
J'essaie de comprendre la logique derrière le test du chi carré. Le test du carré est . est ensuite comparé à une distribution Chi-carré pour trouver une valeur p afin de rejeter ou non l'hypothèse nulle. : les observations proviennent de la distribution que nous avons utilisée pour créer nos...
J'ai lu sur le test t de Student, mais il semble fonctionner lorsque nous pouvons supposer que les distributions d'origine sont normalement distribuées. Dans mon cas, ils ne le sont certainement pas. De plus, si j'ai 13 distributions, dois-je faire des 13^2tests?
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...
Je pense que c'est un peu basique, mais disons que j'ai une variable aléatoire XXX , la probabilité la même que pour toute fonction continue à valeur réelle ?P(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a)P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq
J'étudie l'apprentissage automatique et chaque livre que j'ouvre je tombe sur la distribution chi carré, la fonction gamma, la distribution t, la gaussienne, etc. Chaque livre que j'ai ouvert jusqu'à présent ne définit que les distributions: elles n'expliquent pas et ne donnent pas l'intuition sur...
Pour les données distribuées approximativement normalement, les boîtes à moustaches sont un excellent moyen de visualiser rapidement la médiane et la répartition des données, ainsi que la présence de valeurs aberrantes. Cependant, pour les distributions plus lourdes, de nombreux points sont...