Une distribution de probabilité continue non négative indexée par deux paramètres strictement positifs.
La distribution gamma peut prendre une assez grande variété de formes et, étant donné le lien entre la moyenne et la variance à travers ses deux paramètres, elle semble appropriée pour traiter l'hétéroscédasticité dans des données non négatives, de manière à ce que les log ne vous faites pas sans...
J'essaie de comprendre la philosophie qui sous-tend l'utilisation d'un modèle linéaire généralisé (GLM) par rapport à un modèle linéaire (LM). J'ai créé un exemple de jeu de données ci-dessous où: bûche( y) = x + εbûche(y)=X+ε\log(y) = x + \varepsilon L'exemple n'a pas l'erreur en fonction de la...
(Ceci est basé sur une question qui vient de me parvenir par courrier électronique; j'ai ajouté du contexte à partir d'une conversation brève précédente avec la même personne.) L'année dernière, on m'a dit que la distribution gamma était plus lourde que la normale, et on m'a dit depuis que ce...
plot(density(rexp(100)) De toute évidence, toute densité à gauche de zéro représente un biais. Je cherche à résumer certaines données relatives aux non-statisticiens et à éviter de se demander pourquoi les données non négatives ont une densité inférieure à zéro. Les parcelles sont destinées à la...
J'ai lu que la somme des variables aléatoires Gamma ayant le même paramètre d'échelle est une autre variable aléatoire Gamma. J'ai également vu le document de Moschopoulos décrivant une méthode de sommation d'un ensemble général de variables aléatoires Gamma. J'ai essayé d'implémenter la méthode de...
J'ai une distribution observée expérimentalement qui ressemble beaucoup à une distribution gamma ou lognormale. J'ai lu que la distribution lognormale est la distribution de probabilité d'entropie maximale pour une variable aléatoire pour laquelle la moyenne et la variance de ln ( X ) sont fixes....
Je suis un étudiant diplômé développant un intérêt pour les statistiques. J'aime le matériel dans l'ensemble, mais j'ai parfois du mal à penser aux applications dans la vie réelle. Plus précisément, ma question porte sur les distributions statistiques couramment utilisées (normales - bêta-gamma,...
J'ai récemment trouvé nécessaire de dériver un pdf pour le carré d'une variable aléatoire normale avec une moyenne de 0. Pour une raison quelconque, j'ai choisi de ne pas normaliser la variance au préalable. Si je l'ai fait correctement, ce pdf est le suivant:
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre sur la validation croisée. Migré il y a 5 ans . J'ai une question concernant l'interprétation des paramètres d'un GLM avec une variable dépendante distribuée gamma. Voici ce que R renvoie pour mon GLM avec un...
Cela semble si élémentaire, mais je suis toujours coincé à ce stade… La plupart des données que je traite ne sont pas normales et la plupart des analyses sont basées sur une structure GLM. Pour mon analyse actuelle, j'ai une variable de réponse qui est la "vitesse de marche" (mètres / minute). Il...
Je veux échantillonner selon une densité où et sont strictement positifs. (Motivation: cela pourrait être utile pour l'échantillonnage de Gibbs lorsque le paramètre de forme d'une densité gamma a une priorité uniforme.)F( A ) α cuneréa - 1Γ ( a )1( 1 , ∞ )( A )F(une)∝cuneréune-1Γ(une)1(1,∞)(une)...
J'essaie d'estimer les paramètres d'une distribution gamma qui correspond le mieux à mon échantillon de données. Je veux seulement utiliser la moyenne , std (et donc la variance ) de l'échantillon de données, pas les valeurs réelles - car elles ne seront pas toujours disponibles dans mon...
J'ai appris que la somme des variables aléatoires exponentielles suit la distribution gamma. Mais partout où je lis, le paramétrage est différent. Par exemple, Wiki décrit la relation, mais ne dites pas ce que leurs paramètres signifient réellement? Forme, échelle, taux, 1 / taux? Distribution...
Soit X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} des variables aléatoires mutuellement indépendantes, ayant chacune une distribution gamma avec les paramètres αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 montrent que
Considérons la variable aléatoire gamma X∼ Γ ( α , θ )X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Il existe des formules soignées pour la moyenne, la variance et l'asymétrie: E [X]Var[ X]Asymétrie[ X]= α θ= α θ2= 1 / α ⋅ E [ X]2= 2 / α--√E[X]=αθVar[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Asymétrie[X]=2/α\begin{align} \mathbb...
Une distribution de Poisson peut mesurer des événements par unité de temps et le paramètre est . La distribution exponentielle mesure le temps jusqu'au prochain événement, avec le paramètre . On peut convertir une distribution dans l'autre, selon qu'il est plus facile de modéliser des événements ou...
Quelle est la différence entre l'intuition derrière les distributions Gamma et Weibull? Existe-t-il une relation entre les deux densités? Aide
Si où , c'est-à-dire que tous les sont iid des variables aléatoires normales de zéro moyenne avec les mêmes variances, puisY=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXiX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Je...
J'ai actuellement un problème pour comprendre la syntaxe de R pour ajuster un GLM en utilisant la distribution Gamma. J'ai un ensemble de données, où chaque ligne contient 3 co-variables ( ), une variable de réponse ( ) et un paramètre de forme ( ). Je veux modéliser l'échelle de la distribution...
Dans l'un des exercices de mon cours, nous utilisons un ensemble de données médicales Kaggle . L'exercice dit: nous voulons modéliser la distribution des charges individuelles et nous voulons aussi vraiment pouvoir saisir notre incertitude sur cette distribution afin de mieux saisir la plage de...