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
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...
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...
Mam cztery niezależne, równomiernie rozmieszczone zmienne , każda w . Chcę obliczyć rozkład . rozkład na (stąd ), a aby być Teraz rozkład sumy u_1 + u_2 wynosi ( u_1, \, u_2 są również niezależne) f_ {u_1 + u_2} (x) = \ int _ {- \ infty} ^ {+ \ infty} f_1 (xy) f_2 (y) dy = - \ frac {1} {4} \...
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...
Właśnie zauważyłem, że całkowanie funkcji kwantylowej zmiennej losowej jednowymiarowej (odwrotny cdf) od p = 0 do p = 1 daje średnią zmiennej. Do tej pory nie słyszałem o tym związku, więc zastanawiam się: czy tak jest zawsze? Jeśli tak, to czy związek ten jest powszechnie znany? Oto przykład w...
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...
Próbuję znaleźć lokalne maksima dla funkcji gęstości prawdopodobieństwa (znalezionej metodą R density). Nie mogę wykonać prostej metody „rozglądania się po sąsiadach” (gdzie ktoś rozgląda się po punkcie, aby sprawdzić, czy jest to maksimum lokalne w stosunku do swoich sąsiadów), ponieważ istnieje...
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny,...
Próbuję użyć funkcji „ gęstości ” w R do oszacowania gęstości jądra. Mam pewne trudności z interpretacją wyników i porównywaniem różnych zestawów danych, ponieważ wydaje się, że obszar pod krzywą niekoniecznie jest 1. Dla każdej funkcji gęstości prawdopodobieństwa (pdf) musimy mieć obszar ∫ ∞ - ∞ ϕ...
Szukam metody do obliczenia obszaru nakładania się dwóch oszacowań gęstości jądra w R, jako miary podobieństwa między dwiema próbkami. Aby to wyjaśnić, w poniższym przykładzie musiałbym określić ilościowo obszar pokrywającego się regionu fioletowo: library(ggplot2) set.seed(1234) d <-...
Po przejrzeniu nieco zwięzłej matematyki, myślę, że mam niewielką intuicję w szacowaniu gęstości jądra. Ale jestem również świadomy, że szacowanie gęstości wielu zmiennych dla więcej niż trzech zmiennych może nie być dobrym pomysłem, jeśli chodzi o właściwości statystyczne jego estymatorów. Więc w...
Załóżmy, że mam dwa rozkłady, które chcę szczegółowo porównać, tj. W taki sposób, aby kształt, skala i przesunięcie były łatwo widoczne. Jednym dobrym sposobem na to jest wykreślenie histogramu dla każdej dystrybucji, umieszczenie ich w tej samej skali X i ułożenie jednego pod drugim. W jaki...
Zwykle rozkład prawdopodobieństwa między zmiennymi dyskretnymi opisuje się za pomocą funkcji masy prawdopodobieństwa (PMF): Pracując z ciągłymi zmiennymi losowymi, opisujemy rozkłady prawdopodobieństwa za pomocą funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF) zamiast funkcji masy prawdopodobieństwa....
Zainspirowany moim drugim pytaniem , chciałbym zapytać, w jaki sposób można znaleźć tryb funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF) funkcji ?fa( x )f(x)f(x) Czy istnieje jakaś procedura „książki kucharskiej”? Najwyraźniej to zadanie jest znacznie trudniejsze, niż się...
Muszę oszacować funkcję gęstości na podstawie zestawu obserwacji za pomocą estymatora gęstości jądra. Na podstawie tego samego zestawu obserwacji muszę również oszacować pierwszą i drugą pochodną gęstości za pomocą pochodnych estymatora gęstości jądra. Przepustowość z pewnością będzie miała wielki...
Jak jestem pewien, wszyscy już tu wiedzą, plik PDF dystrybucji Beta X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) jest podany przez 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} Wszędzie szukałem wyjaśnień na temat pochodzenia tej formuły, ale nie mogę jej znaleźć....
Czy istnieje taka formuła? Biorąc pod uwagę zestaw danych, dla których znana jest lub można zmierzyć średnią, wariancję, skośność i kurtozę, czy istnieje jeden wzór, który można zastosować do obliczenia gęstości prawdopodobieństwa wartości, którą zakłada się na podstawie wyżej wymienionych...
Zgodnie z artykułem Wikipedii na temat dystrybucji gamma : Jeśli i , gdzie i są niezależnymi zmiennymi losowymi, to .Y ∼ G a m m a ( b , θ ) X Y X + Y ∼ G a m m a ( a + b , θ
Mam dane, które wyglądają następująco: Próbowałem zastosować rozkład normalny (szacowanie gęstości jądra działa lepiej, ale nie potrzebuję tak dużej precyzji) i działa całkiem dobrze. Wykres gęstości tworzy elipsę. Potrzebuję uzyskać tę funkcję elipsy, aby zdecydować, czy punkt leży w regionie...