Je viens de remarquer que l'intégration de la fonction quantile d'une variable aléatoire univariée (cdf inverse) de p = 0 à p = 1 produit la moyenne de la variable. Je n'ai jamais entendu parler de cette relation auparavant, alors je me demande: est-ce toujours le cas? Si oui, cette relation...
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...
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 quatre variables indépendantes uniformément réparties a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , chacune dans [0,1][0,1][0,1] . Je veux calculer la distribution de (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc . J'ai calculé la distribution de u2=4bcu2=4bcu_2=4bc pour être
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
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,...
J'essaie de trouver les maxima locaux pour une fonction de densité de probabilité (trouvée en utilisant la densityméthode de R ). Je ne peux pas faire une simple méthode "regarder autour des voisins" (où l'on regarde autour d'un point pour voir s'il s'agit d'un maximum local par rapport à ses...
J'essaie d'utiliser la fonction « densité » dans R pour faire des estimations de densité du noyau. J'ai de la difficulté à interpréter les résultats et à comparer divers ensembles de données car il semble que l'aire sous la courbe ne soit pas nécessairement 1. Pour toute fonction de densité de...
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...
Habituellement, une distribution de probabilité sur des variables discrètes est décrite à l'aide d'une fonction de masse de probabilité (PMF): Lorsque nous travaillons avec des variables aléatoires continues, nous décrivons les distributions de probabilité en utilisant une fonction de densité de...
J'ai besoin d'estimer la fonction de densité sur la base d'un ensemble d'observations à l'aide de l'estimateur de densité du noyau. Sur la base du même ensemble d'observations, j'ai également besoin d'estimer les première et deuxième dérivées de la densité en utilisant les dérivées de l'estimateur...
Inspiré par mon autre question , j'aimerais savoir comment trouver le mode d'une fonction de densité de probabilité (PDF) d'une fonction ?f(x)f(x)f(x) Existe-t-il une procédure de "livre de cuisine" pour cela? Apparemment, cette tâche est beaucoup plus difficile qu'il n'y paraît au...
Je cherche une méthode pour calculer la zone de chevauchement entre deux estimations de densité de noyau dans R, comme mesure de similitude entre deux échantillons. Pour clarifier, dans l'exemple suivant, il me faudrait quantifier l'aire de la région de chevauchement violacé: library(ggplot2)...
Disons que j'ai deux distributions que je veux comparer en détail, c'est-à-dire d'une manière qui rend la forme, l'échelle et le décalage facilement visibles. Une bonne façon de procéder consiste à tracer un histogramme pour chaque distribution, à les placer sur la même échelle X et à les empiler...
Après avoir parcouru quelques mathématiques légèrement laconiques, je pense avoir une légère intuition de l'estimation de la densité du noyau. Mais je suis également conscient que l'estimation de la densité multivariée pour plus de trois variables pourrait ne pas être une bonne idée, en termes de...
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...
Je voudrais apprendre à calculer la valeur attendue d'une variable aléatoire continue. Il semble que la valeur attendue est E[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫-∞∞XF(X)réXE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}x où f(x)F(X)f(x) est la fonction de densité de probabilité de XXX . Supposons que la fonction...
Comme je suis sûr que tout le monde ici le sait déjà, le PDF de la distribution Beta est donné parX∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} J'ai cherché partout pour une explication des origines de cette formule, mais je...
Selon l'article de Wikipedia sur la distribution Gamma : Si et Y ∼ G a m m a ( b , θ ) , où X et Y sont des variables aléatoires indépendantes, alors X + Y ∼ G a m m a ( a + b , θ )