Eine nicht negative kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch zwei streng positive Parameter indiziert wird.
Die Gammaverteilung kann eine große Bandbreite von Formen annehmen, und angesichts des Zusammenhangs zwischen Mittelwert und Varianz durch ihre beiden Parameter scheint sie geeignet zu sein, die Heteroskedastizität in nicht negativen Daten auf eine Art und Weise zu behandeln, wie dies bei...
Ich versuche die Philosophie zu verstehen, die hinter der Verwendung eines generalisierten linearen Modells (GLM) gegenüber einem linearen Modell (LM) steckt. Ich habe unten einen Beispieldatensatz erstellt: Log( y) = x + εLog(y)=X+ε\log(y) = x + \varepsilon Das Beispiel hat nicht den Fehler als...
(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...
plot(density(rexp(100)) Offensichtlich steht die gesamte Dichte links von Null für eine Verzerrung. Ich möchte einige Daten für Nicht-Statistiker zusammenfassen und Fragen dazu vermeiden, warum nicht-negative Daten eine Dichte links von Null aufweisen. Die Diagramme dienen der
Ich habe gelesen, dass die Summe der Gamma-Zufallsvariablen mit demselben Skalenparameter eine andere Gamma-Zufallsvariable ist. Ich habe auch gesehen, dass der Artikel von Moschopoulos eine Methode zur Summierung einer allgemeinen Menge von Gamma-Zufallsvariablen beschreibt. Ich habe versucht, die...
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 bin ein Student, der ein Interesse für Statistik entwickelt. Ich mag das Material über alles, aber manchmal fällt es mir schwer, über Anwendungen für das wirkliche Leben nachzudenken. Insbesondere geht es bei meiner Frage um häufig verwendete statistische Verteilungen (normal - Beta-Gamma...
Ich habe kürzlich festgestellt, dass es notwendig ist, ein PDF für das Quadrat einer normalen Zufallsvariablen mit Mittelwert 0 abzuleiten. Aus irgendeinem Grund habe ich mich dafür entschieden, die Varianz vorher nicht zu normalisieren. Wenn ich das richtig gemacht habe, ist dieses PDF wie folgt:...
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 5 Jahren migriert . Ich habe eine Frage zur Parameterinterpretation für eine GLM mit einer gamma-verteilten abhängigen Variablen. Dies ist, was R für mein GLM mit einem...
Das scheint so elementar zu sein, aber ich bleibe immer an diesem Punkt stecken ... Die meisten Daten, mit denen ich zu tun habe, sind nicht normal, und die meisten Analysen basieren auf einer GLM-Struktur. Für meine aktuelle Analyse habe ich eine Antwortvariable, die "Gehgeschwindigkeit" (Meter /...
Ich möchte nach einer Dichte wobei und sind streng positiv. (Motivation: Dies kann für die Gibbs-Abtastung nützlich sein, wenn der Formparameter einer Gammadichte eine einheitliche Priorität hat.)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(ein)∝ceindein-1Γ(ein)1(1,∞)(ein) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)}...
Ich versuche, die Parameter einer Gammaverteilung zu schätzen , die am besten zu meiner Datenprobe passt. Ich möchte nur den Mittelwert , den Standardwert (und damit die Varianz ) aus der Datenstichprobe verwenden, nicht die tatsächlichen Werte - da diese in meiner Anwendung nicht immer verfügbar...
Ich habe gelernt, dass die Summe der exponentiellen Zufallsvariablen der Gamma-Verteilung folgt. Aber überall, wo ich lese, ist die Parametrisierung anders. Zum Beispiel beschreibt Wiki die Beziehung, sagt aber nicht, was ihre Parameter tatsächlich bedeuten? Form, Skala, Rate, 1 / Rate?...
Was ist der Unterschied zwischen der Intuition hinter Gamma- und Weibull-Verteilungen? Gibt es eine Beziehung zwischen den beiden Dichten? Freundlich
Eine Poisson-Verteilung kann Ereignisse pro Zeiteinheit messen, und der Parameter ist . Die Exponentialverteilung misst die Zeit bis zum nächsten Ereignis mit dem Parameter . Man kann eine Distribution in die andere konvertieren, je nachdem, ob es einfacher ist, Ereignisse oder Zeiten zu...
Sei X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} voneinander unabhängige Zufallsvariablen mit jeweils einer Gammaverteilung mit Parametern αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 zeige Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,k, haben eine...
Betrachte die Gamma-Zufallsvariable . Es gibt übersichtliche Formeln für Mittelwert, Varianz und Schiefe:X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Schiefe[X]=2/α\begin{align} \mathbb...
In einer der Übungen für meinen Kurs verwenden wir einen medizinischen Datensatz von Kaggle . Die Übung sagt: Wir möchten die Verteilung der einzelnen Gebühren modellieren und wir möchten auch in der Lage sein, unsere Unsicherheit über diese Verteilung zu erfassen, damit wir den Wertebereich,...
Wenn Y.= ∑i = 1NX2ichY.=∑ich=1NXich2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2 wobei Xich∼ N( 0 , σ2)Xich∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) , dh alle XichXichX_i sind, bedeuten normale Zufallsvariablen von Null mit gleichen Varianzen, dann Y∼Γ(N2,2σ2).Y.∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right)....
Es ist einfach, eine Zufallsvariable mit Dirichlet-Verteilung unter Verwendung von Gamma-Variablen mit demselben Skalenparameter zu erzeugen. Wenn: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Dann: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)...