Eine logarithmische Normalverteilung ist die Verteilung einer Zufallsvariablen, deren Logarithmus eine Normalverteilung aufweist.
In diesem Artikel mit dem Titel "AUSWAHL VON GENERALISIERTEN LINEAREN MODELLEN FÜR MEDIZINISCHE DATEN" schreiben die Autoren: In einem verallgemeinerten linearen Modell wird der Mittelwert durch die Verknüpfungsfunktion transformiert, anstatt die Antwort selbst zu transformieren. Die beiden...
(Dies basiert auf einer Frage, die ich gerade per E-Mail erhalten habe. Ich habe einen Kontext aus einem vorherigen kurzen Gespräch mit derselben Person hinzugefügt.) Letztes Jahr wurde mir gesagt, dass die Gammaverteilung schwerer ist als die logarithmische Verteilung, und seitdem wurde mir...
Ich habe eine experimentell beobachtete Verteilung, die einer Gamma- oder Lognormalverteilung sehr ähnlich sieht. Ich habe gelesen, dass die Lognormalverteilung die maximale Entropiewahrscheinlichkeitsverteilung für eine Zufallsvariable für die der Mittelwert und die Varianz von ln ( X ) festgelegt...
Ich mache ein numerisches Experiment, das darin besteht, eine logarithmische Normalverteilung und die Momente mit zwei Methoden zu schätzen :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] Betrachtet man den Stichprobenmittelwert von XnXnX^n Schätzen von μμ\mu und...
Sei und 2 iidrvs, wobei . Ich möchte die Verteilung für .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ≤ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_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 Das Beste, was ich tun kann, ist, die Taylor-Reihe von beiden zu...
Zunächst einmal bin ich kein Statistiker. Ich habe jedoch eine statistische Netzwerkanalyse für meine Promotion durchgeführt. Im Rahmen der Netzwerkanalyse habe ich eine CCDF (Complementary Cumulative Distribution Function) mit Netzwerkabschlüssen aufgezeichnet. Was ich fand, war, dass im...
Ich habe eine Zufallsvariable wobei a normalverteilt . Was kann ich über und sagen ? Eine Annäherung wäre auch hilfreich.N ( μ , σ 2 ) E ( X ) V a r ( X )X(a)=log(a)X(a)=log(a)X(a) = \log(a)N(μ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal
Ich habe an mehreren Stellen gehört / gesehen, dass Sie den Datensatz in etwas normalverteiltes transformieren können, indem Sie den Logarithmus jeder Stichprobe nehmen, das Konfidenzintervall für die transformierten Daten berechnen und das Konfidenzintervall mit der inversen Operation...
Wir werden in der Regel mit der Methode der Momentschätzer vertraut gemacht, indem wir "Populationsmomente ihrem Beispielgegenstück zuordnen", bis wir alle Populationsparameter geschätzt haben. so dass wir im Falle einer Normalverteilung nur den ersten und den zweiten Moment benötigen würden, weil...
Bei der Durchsicht einer Arbeit gaben die Autoren an, "Kontinuierliche Ergebnisvariablen mit einer verzerrten Verteilung wurden unter Verwendung der natürlichen Logarithmen transformiert, bevor t-Tests durchgeführt wurden, um die vorausgesetzten Normalitätsannahmen zu erfüllen." Ist dies eine...
Gibt es außer der Tatsache, dass die Renditen negativ sein können, während die Preise positiv sein müssen, einen anderen Grund dafür, Aktienkurse als logarithmische Normalverteilung zu modellieren, aber Aktienrenditen als Normalverteilung zu
Einfache Frage: Wie spezifiziere ich eine logarithmische Normalverteilung im Argument der GLM-Familie in R? Ich konnte nicht finden, wie dies erreicht werden kann. Warum ist lognormal (oder exponentiell) keine Option im Familienargument? Irgendwo in den R-Archiven habe ich gelesen, dass man einfach...
Die folgenden sind ähnlich, unterscheiden sich jedoch von den vorherigen Beiträgen hier und hier Sind bei zwei Verteilungen, die Momente aller Ordnungen zulassen, wenn alle Momente zweier Verteilungen gleich sind, dann sind sie identische Verteilungen? Sind bei zwei Verteilungen, die...
Gegeben und X 2 normale Zufallsvariablen mit Korrelationskoeffizienten ρ , wie finde ich die Korrelation zwischen lognormal folgenden Zufallsvariablen Y 1 und Y 2 ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1)...
Dies ist eine Folgefrage, aber auch eine andere Frage als meine vorherige . Ich habe auf Wikipedia gelesen, dass " ein median-unverzerrter Schätzer das Risiko in Bezug auf die von Laplace beobachtete absolute Abweichungsverlustfunktion minimiert ". Meine Monte-Carlo-Simulationsergebnisse stützen...
Angenommen, Sie haben eine Reihe von Werten, und Sie möchten wissen, ob es wahrscheinlicher ist, dass sie aus einer Gaußschen (Normal-) Verteilung oder aus einer logarithmischen Normalverteilung entnommen wurden. Idealerweise wissen Sie etwas über die Grundgesamtheit oder über die Ursachen von...
Wir beschäftigen uns mit der lognormalen Verteilung in einem Finanzkurs und in meinem Lehrbuch heißt es nur, dass dies wahr ist, was ich irgendwie frustrierend finde, da mein mathematischer Hintergrund nicht sehr ausgeprägt ist, ich aber die Intuition will. Kann mir jemand zeigen, warum das so...
Ich habe also einen zufälligen Prozess, der logarithmisch normalverteilte Zufallsvariablen . Hier ist die entsprechende Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion:XXX Ich wollte die Verteilung einiger Momente dieser ursprünglichen Verteilung schätzen , sagen wir den ersten Moment: das arithmetische Mittel....
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Ich las beiläufig einen Artikel (in Wirtschaftswissenschaften), der die folgende Annäherung für :Log( E.( X.) )Log(E.(X.))\log(E(X)) ,Log( E.( X.) ) ≈ E.( log( X.) ) + 0,5 v a r ( log( X.) )Log(E.(X.))≈E.(Log(X.))+0,5veinr(Log(X.))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) Was der...