La fonction de densité de probabilité (PDF) d'une variable aléatoire continue donne la probabilité relative pour chacune de ses valeurs possibles. Utilisez également cette balise pour les fonctions de masse à probabilité discrète (PMF).
Sur la page Wikipedia sur les classificateurs naïfs de Bayes , il y a cette ligne: p(height|male)=1.5789p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (Une distribution de probabilité sur 1 est OK. C'est l'aire sous la courbe en cloche qui est égale à 1.) Comment une valeur...
À partir de la fonction de densité de distribution, nous pourrions identifier une moyenne (= 0) pour la distribution de Cauchy, comme le montre le graphique ci-dessous. Mais pourquoi dit-on que la distribution de Cauchy n'a pas de moyen?
Quelle est la raison pour laquelle une fonction de vraisemblance n'est pas un pdf (fonction de densité de
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...
Étant donné la variable aléatoire Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) où XiXiX_i sont des variables uniformes IID, comment calculer le PDF de YYY
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...
Supposons que soit une variable aléatoire avec pdf f X ( x ) . Alors la variable aléatoire Y = X 2 a le pdfXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge...
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 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 m'intéresse à la façon de calculer un quantile d'une distribution multivariée. Dans les figures, j'ai tracé les quantiles 5% et 95% d'une distribution normale univariée donnée (à gauche). Pour la bonne distribution normale multivariée, j'imagine qu'un analogue serait une isoline qui entoure la...
L'estimation de la densité de fenêtre de Parzen est décrite comme p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) où est le nombre d'éléments dans le vecteur, x est un vecteur, p ( x ) est une densité de probabilité de...
Comment puis-je trouver le PDF (fonction de densité de probabilité) d'une distribution étant donné le CDF (fonction de distribution
Je suis intéressé à estimer la densité d'une variable aléatoire continue . Une façon de le faire que j'ai apprise est l'utilisation de l'estimation de la densité du noyau.XXX Mais maintenant je m'intéresse à une approche bayésienne qui va dans le sens suivant. Je crois d' abord que suit une...
(Excuses à l'avance pour l'utilisation du langage profane plutôt que du langage statistique.) Si je veux mesurer les chances de lancer chaque côté d'un dé physique à six faces spécifique à +/- 2% près avec une certitude raisonnable, combien de rouleaux d'échantillons seraient nécessaires?...
Supposons que . Je m'intéresse à la distribution marginale des éléments diagonaux . Il existe quelques résultats simples sur la distribution des sous-matrices de (au moins certaines répertoriées sur Wikipedia). À partir de cela, je peux comprendre que la distribution marginale de tout élément...
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon...
Conceptuellement, je saisis la signification de l'expression "la surface totale sous un PDF est de 1". Cela devrait signifier que les chances que le résultat se situe dans l'intervalle total des possibilités sont de 100%. Mais je ne peux pas vraiment le comprendre d'un point de vue "géométrique"....
Dans un contexte où l'on observe distribués à partir d'une distribution de densité , je me demande s'il existe un estimateur non biaisé (basé sur les ) de la distance de Hellinger à une autre distribution de densité , à savoir f X i f 0 H ( f , f 0 ) = { 1 - ∫ X
Que les coordonnées cartésiennes d'un point aléatoire soient sélectionnées st .x , yX,yx,y( x , y) ∼ U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) Ainsi, le rayon, , n'est pas uniformément distribué comme le le pdf de .ρ = x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 +...
Si nous voulons voir visiblement la distribution d'une donnée continue, laquelle parmi l'histogramme et le pdf devrait être utilisée? Quelles sont les différences, pas en termes de formule, entre l'histogramme et le