Pytania oznaczone «cdf»

Moja stat prof w zasadzie powiedziała, że ​​jeśli otrzyma się jedną z następujących trzech, można znaleźć dwie pozostałe: Funkcja rozkładu skumulowanego Funkcja generowania momentu Funkcja gęstości prawdopodobieństwa Ale mój profesor ekonometrii powiedział, że CDF są bardziej fundamentalne...

Pracuję z dwoma niezależnymi rozkładami normalnymi i Y , ze średnimi μ x i μ y oraz wariancjami σ 2 x i σ 2 y .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Jestem zainteresowany w dystrybucji ich stosunek . Ani X, ani Y nie ma średniej zero, więc Z nie jest dystrybuowane jako...

Czytam o funkcji kwantylu, ale nie jest to dla mnie jasne. Czy możesz podać bardziej intuicyjne wyjaśnienie niż podane poniżej? Ponieważ cdf jest monotonicznie rosnącą funkcją, ma odwrotność; oznaczmy to przez . Jeśli jest cdf , to jest wartością tak że P (X \ le x_ \ alpha) = \ alpha ; nazywa...

Różne testy hipotez, takie jak test GOF , Kołmogorow-Smirnov, Anderson-Darling itp., Mają ten podstawowy format:χ2)χ2)\chi^{2} H.0H.0H_0 : Dane są zgodne z podanym rozkładem. H.1H.1H_1 : Dane nie są zgodne z podaną dystrybucją. Zazwyczaj ocenia się twierdzenie, że niektóre dane są zgodne z...

Jak znaleźć plik PDF (funkcja gęstości prawdopodobieństwa) rozkładu, biorąc pod uwagę CDF (funkcja rozkładu

Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. Muszę obliczyć funkcję skumulowanego rozkładu próbki danych. Czy istnieje coś podobnego do...

Uczę się o funkcji empirycznej kumulatywnej dystrybucji. Ale nadal nie rozumiem Dlaczego nazywa się to „empirycznym”? Czy jest jakaś różnica między Empirical CDF a

Jak działa metoda inwersji? Powiedzmy, że mam losową próbkę o gęstości powyżej a zatem z cdf na . Następnie metodą inwersji otrzymuję rozkład jako . f ( x ; θ ) = 1X1, X2), . . . , XnX1,X2),...,XnX_1,X_2,...,X_n 0<x<1FX(x)=x1/θ(0,1)XF - 1 X(u)=uθfa( x ; θ ) = 1θx( 1 - θ...

Załóżmy, że mam zmienną Xo nieznanym rozkładzie. W Mathematica, używając SmoothKernelDensityfunkcji, możemy mieć funkcję szacowanej gęstości. Ta szacowana funkcja gęstości może być używana wraz z PDFfunkcją do obliczania funkcji gęstości prawdopodobieństwa wartości takiej jak Xw postaci...

Czy pliki pdf, pmf i cdf zawierają te same informacje? Dla mnie pdf podaje całe prawdopodobieństwo do pewnego punktu (w zasadzie do obszaru pod prawdopodobieństwem). Pmf podają prawdopodobieństwo pewnego punktu. CDF podaje prawdopodobieństwo w pewnym punkcie. Więc dla mnie pdf i cdf mają te...

Zawsze mówiono mi, że CDF jest wyjątkowy, jednak PDF / PMF nie jest wyjątkowy, dlaczego? Czy możesz podać przykład, w którym plik PDF / PMF nie jest

Czytałem tutaj , że biorąc próbkę z ciągłego rozkładu z ED M X próbkę odpowiadającą U I = C X ( X I ) następujące standardowe rozkładu równomiernego.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) Zweryfikowałem to za pomocą symulacji jakościowych w Pythonie i...

Próbuję ustalić, czy mój zestaw danych ciągłych danych jest zgodny z rozkładem gamma o parametrach kształt 1,7 i szybkość ======= 0,000063. Problem polega na tym, gdy używam R do utworzenia wykresu QQ mojego zestawu danych xxx względem teoretycznego rozkładu gamma (1,7, 0,000063), otrzymuję...

Jeśli FZFZF_Z jest CDF, wygląda na to, że FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) również jest CDF. P: Czy to wynik standardowy? P: Czy istnieje dobry sposób na znalezienie funkcji ggg pomocą X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) st FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , gdzie...

Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z...

Mam rozkład empiryczny . Obliczam to w następujący sposóbG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Mam na myśli , tzn. to pdf, a to cdf.h Gh(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Chcę teraz rozwiązać równanie dla górnej granicy całkowania (powiedzmy ), tak że...

Moje pytanie jest inspirowane wbudowanym generatorem wykładniczej liczby losowej R. , funkcją rexp(). Podczas próby generowania wykładniczych liczb losowych rozkładanych wykładniczo wiele podręczników zaleca metodę transformacji odwrotnej opisaną na tej stronie Wikipedii . Wiem, że istnieją inne...

Jeśli standardowym normalnym plikiem PDF jestfa( x ) = 12 π--√mi- x2)/ 2fa(x)=12)πmi-x2)/2)f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} a CDF to fa( x ) = 12 π--√∫x- ∞mi- x2)/ 2d x,fa(x)=12)π∫-∞xmi-x2)/2)rex,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, jak to zmienia się w...

Jestem prawie pewien, że widziałem już następujący wynik w statystykach, ale nie pamiętam gdzie. Jeżeli jest dodatnią zmienną losową i E ( X ) < ∞ następnie ε F - 1 ( 1 - ε ) → 0 gdy ε → 0 + , gdzie M jest CDF X .XXXE (X) <

Pytanie mówi wszystko. Przeczytałem oba, że nie można uogólniać KS do wymiaru równego lub większego niż dwa , i że słynne implementacje takie jak w przepisach numerycznych są po prostu błędne. Czy możesz wyjaśnić, dlaczego tak