Die Randverteilung bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Teilmenge von Variablen, die in einer gemeinsamen Verteilung enthalten sind.
Ich versuche meine statistischen Kenntnisse zu erweitern. Ich komme aus den Naturwissenschaften mit einem "rezeptbasierten" Ansatz für statistische Tests, bei dem wir sagen, dass es kontinuierlich und normalverteilt ist - OLS-Regression . In meiner Lektüre bin ich auf folgende Begriffe gestoßen:...
Seit einiger Zeit bin ich auf der Suche nach einer guten Einführung in Copulas für mein Seminar. Ich finde viel Material, das über theoretische Aspekte spricht, was gut ist, aber bevor ich darauf eingehe, versuche ich, ein gutes intuitives Verständnis für das Thema aufzubauen. Könnte jemand eine...
Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket:
Hat jemand eine Vorstellung davon, warum die bedingte Korrelation zwischen zwei Variablen als "partielle" Korrelation und die einfache Korrelation zwischen ihnen (wenn sie also nicht von einer anderen Variablen abhängig ist) als "marginale" Korrelation bezeichnet wird? Was ist die Intuition hinter...
Sei px,ypx,yp_{x,y} eine gemeinsame Verteilung zweier kategorialer Variablen X,YX,YX,Y mit x,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Angenommen, es wurden nnn Stichproben aus dieser Verteilung gezogen, aber wir erhalten nur die Grenzwerte, nämlich für j=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K...
Ich möchte aus einer univariaten Dichte , aber nur die Beziehung:fXfXf_X fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. Ich möchte die Verwendung von MCMC (direkt auf der Integraldarstellung) vermeiden, und da und leicht sind, habe ich mir überlegt,...
Eines der Probleme in meinem Lehrbuch ist wie folgt. Ein zweidimensionaler stochastischer kontinuierlicher Vektor hat die folgende Dichtefunktion: fX., Y.( x , y) = { 15 x y20wenn 0 <x <1 und 0 <y <xAndernfallsfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise...
Wie der Titel schon sagt, suche ich nach den Randdichten von f(x,y)=c1−x2−y2−−−−−−−−−√,x2+y2≤1.f(x,y)=c1−x2−y2,x2+y2≤1.f (x,y) = c \sqrt{1 - x^2 - y^2}, x^2 + y^2 \leq 1. Bisher habe ich gefunden ccc sein 32π32π\frac{3}{2 \pi} . Ich habe das herausgefunden, indem ichf(x,y)f(x,y)f(x,y)in...
Ich versuche, die Grenzwahrscheinlichkeit für ein statistisches Modell mit Monte-Carlo-Methoden zu berechnen: f( x ) = ∫f( x ∣ θ ) π( θ )dθf(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta Die Wahrscheinlichkeit ist gut verhalten - glatt, logarithmisch konkav - aber...
Ein Bayes-Faktor wird beim Bayes'schen Testen der Hypothese und der Bayes'schen Modellauswahl durch das Verhältnis zweier Grenzwahrscheinlichkeiten definiert: bei gegebener iid-Stichprobe und entsprechenden Abtastdichten und mit den entsprechenden Prioritäten und ist der Bayes-Faktor für den...
Angenommen, wir haben die Zufallsvariable als und als , wobei eine gleichmäßige Verteilung im Intervall .X.1X1X_1X 2 U [ 0 , X 1 ] U [ a , b ] [ a , b ]U.[ 0 , 1 ]U[0,1]U[0,1]X.2X2X_2U.[ 0 , X.1]]U[0,X1]U[0,X_1]U.[ a , b ]U[a,b]U[a,b][ a , b ][a,b][a,b] Ich konnte das gemeinsame PDF von und das...
Es ist in der Regel viele gemeinsame Verteilungen P.( X.1= x1, X.2= x2, . . . , X.n= xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n) in Übereinstimmung mit einer bekannten Satz Randverteilungen .fich( xich) = P.( X.ich= xich)fich(xich)=P.(X.ich=xich)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) von...
Bei gegebener Gaußscher Wahrscheinlichkeit für eine Stichprobe wie wobei der Parameterraum und , beliebige Parametrisierungen des mittleren Vektors und der Kovarianzmatrix.p ( y | θ ) = N ( y ; μ ( θ ) , Σ ( θ ) ) Θ μ ( θ ) Σ ( θ )yyyp(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) =...
Bei dem häufig erwähnten Mammographie-Screening-Problem mit einer Screening-Wahrscheinlichkeit von 80%, einem Prior von 10% und einer falsch-positiven Rate von 50% oder seinen Varianten ist es leicht zu erklären, dass die bedingte hintere Wahrscheinlichkeit, dass ein positives Screening auf Krebs...
Betrachten Sie einen stochastischen Prozess nach dem Modell wobei .{X.t, t = 1 , 2 , … }{Xt,t=1,2,…}\{X_t, t = 1, 2, \ldots\}X.t= αX.t - 1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t,et∼ fet∼fe_t \thicksim f Kann ich sagen, dass die Verteilung des Anfangspunkts dieselbe ist wie ?X.1X1X_1fff...