Une distribution log-normale est la distribution d'une variable aléatoire dont le logarithme a une distribution normale.
Dans cet article intitulé "CHOISIR ENTRE DES MODÈLES LINÉAIRES GÉNÉRALISÉS APPLIQUÉS AUX DONNÉES MÉDICALES", les auteurs écrivent: Dans un modèle linéaire généralisé, la moyenne est transformée, par la fonction de lien, au lieu de transformer la réponse elle-même. Les deux méthodes de...
(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...
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 fais une expérience numérique qui consiste à échantillonner une distribution log-normale , et à essayer d'estimer les moments par deux méthodes:E [ X n ]X∼ L N( μ , σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] En regardant la moyenne de l'échantillon deXnXnX^n Estimer et...
Soit X1X1X_1 et deux iidrv où . Je voudrais connaître la distribution pour .X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 Le mieux que je puisse faire est de prendre la série Taylor des deux et de faire en sorte que la différence soit...
Tout d'abord, je ne suis pas statisticien. Cependant, j'ai fait une analyse statistique du réseau pour mon doctorat. Dans le cadre de l'analyse du réseau, j'ai tracé une fonction de distribution cumulative complémentaire (CCDF) des degrés de réseau. Ce que j'ai trouvé, c'est que, contrairement aux...
J'ai une variable aléatoire où a est normalement distribué . Que puis-je dire à propos de et ? Une approximation serait également utile.X(a)=log(a)X(a)=log(a)X(a) = \log(a)N(μ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal
J'ai entendu / vu à plusieurs endroits que vous pouvez transformer l'ensemble de données en quelque chose qui est distribué normalement en prenant le logarithme de chaque échantillon, calculer l'intervalle de confiance pour les données transformées et retransformer l'intervalle de confiance en...
Nous sommes généralement initiés à la méthode des estimateurs de moments en «assimilant les moments de la population à leur homologue de l'échantillon» jusqu'à ce que nous ayons estimé tous les paramètres de la population; de sorte que, dans le cas d'une distribution normale, nous n'aurions besoin...
En examinant un article, les auteurs déclarent que «les variables de résultats continus présentant une distribution asymétrique ont été transformées, en utilisant les logarithmes naturels, avant que les tests t ne soient effectués pour satisfaire aux hypothèses préalables de normalité». Est-ce une...
Excepté le fait que les rendements peuvent être négatifs alors que les prix doivent être positifs, y a-t-il une autre raison derrière la modélisation des prix des actions comme une distribution logarithmique normale mais la modélisation des rendements des actions comme une distribution...
Question simple: comment spécifier une distribution log-normale dans l'argument de la famille GLM dans R? Je n'ai pas pu trouver comment cela pourrait être réalisé. Pourquoi la lognormale (ou exponentielle) n'est-elle pas une option dans l'argument familial? Quelque part dans les archives R, j'ai...
Les éléments suivants sont similaires mais différents des articles précédents ici et ici Étant donné deux distributions qui admettent des moments de tous les ordres, si tous les moments de deux distributions sont les mêmes, sont-elles alors des distributions identiques ae? Étant donné deux...
Étant donné X1X1X_1 et X2X2X_2 variables aléatoires normales avec coefficient de corrélation ρρ\rho , comment puis-je trouver la corrélation entre les variables aléatoires lognormales suivantes Y1Y1Y_1 et Y2Y2Y_2 ? Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1)...
Il s'agit d'un suivi mais aussi d'une question différente de ma précédente . J'ai lu sur Wikipédia que " Un estimateur sans biais médian minimise le risque par rapport à la fonction de perte par écart absolu, comme l'a observé Laplace ." Cependant, mes résultats de simulation Monte Carlo ne...
Disons que vous avez un ensemble de valeurs et que vous voulez savoir s'il est plus probable qu'elles aient été échantillonnées à partir d'une distribution gaussienne (normale) ou échantillonnées à partir d'une distribution lognormale? Bien sûr, idéalement, vous devriez savoir quelque chose sur la...
Nous avons affaire à la distribution lognormale dans un cours de finance et mon manuel indique simplement que c'est vrai, ce que je trouve un peu frustrant car mes antécédents en mathématiques ne sont pas très solides mais je veux l'intuition. Quelqu'un peut-il me montrer pourquoi c'est le...
Donc, j'ai un processus aléatoire générant distribution log-normale des variables aléatoires . Voici la fonction de densité de probabilité correspondante:XXX Je voulais estimer la distribution de quelques instants de cette distribution d'origine, disons le 1er moment: la moyenne arithmétique. Pour...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
Je lisais nonchalamment un article (en économie) qui avait l'approximation suivante pour :log(E(X))log(E(X))\log(E(X)) ,log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) ce que l'auteur dit est exact si X est log-normal...