In der Sozialwissenschaft kommt es häufig vor, dass Variablen, die beispielsweise normal verteilt werden sollten , eine Diskontinuität in ihrer Verteilung um bestimmte Punkte aufweisen. Wenn es beispielsweise bestimmte Grenzwerte wie "Bestehen / Nichtbestehen" gibt und diese Maßnahmen einer...
In der Ökologie verwenden wir häufig die logistische Wachstumsgleichung: N.t= K.N.0er tK.+ N.0er t - 1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} oder N.t= K.N.0N.0+ ( K.- N.0) e- r tNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} wobei die Tragfähigkeit ist...
Ich habe einen einfachen Kernel Density Estimator in Java entwickelt, der auf ein paar Dutzend Punkten (vielleicht bis zu einhundert oder so) und einer Gaußschen Kernelfunktion basiert. Die Implementierung gibt mir zu jedem Zeitpunkt das PDF und CDF meiner Wahrscheinlichkeitsverteilung. Ich möchte...
Betrachten Sie einen unendlichen zufälligen geometrischen Graphen, in dem die Knotenpositionen einem Poisson-Punkt-Prozess mit der Dichte folgen und Kanten zwischen den Knoten platziert werden, die näher als d sind . Daher folgt die Länge der Kanten dem folgenden PDF:ρρ\rhoddd f( l ) = { 2 ld2l ≤...
Sei Beobachtungen, die aus einer unbekannten (aber sicherlich asymmetrischen) Wahrscheinlichkeitsverteilung stammen.{ x1, … , X.N.}}{x1,…,xN.}}\{x_1,\ldots,x_N\} Ich mag die Wahrscheinlichkeitsverteilung finden , indem Sie den KDE - Ansatz: f ( x ) = 1 Ich habe jedoch versucht, einen Gaußschen...
In einem Problemsatz habe ich dieses "Lemma" bewiesen, dessen Ergebnis für mich nicht intuitiv ist. ist eine Standardnormalverteilung in einem zensierten Modell.ZZZ Formal ist und . Dann Es besteht also eine Verbindung zwischen der Erwartungsformel über einer abgeschnittenen Domäne und der...
Ein PDF wird normalerweise als , wobei der Kleinbuchstabe als Realisierung oder Ergebnis der Zufallsvariablen die dieses PDF enthält. In ähnlicher Weise wird ein cdf als , was die Bedeutung . Unter bestimmten Umständen, wie der Definition der Bewertungsfunktion und dieser Ableitung, dass das cdf...
Im Zusammenhang mit der wahrscheinlichkeitsbasierten Inferenz habe ich einige Notationen bezüglich der interessierenden Parameter gesehen, die ich etwas verwirrend fand. Zum Beispiel Notation wie pθ( x )pθ(x)p_{\theta}(x) und E.θ[ S.( θ ) ]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] . Welche...
Ist es möglich, dass das PDF der Differenz zweier iid-Wohnmobile wie ein Rechteck aussieht (anstelle von beispielsweise dem Dreieck, das wir erhalten, wenn die Wohnmobile aus der gleichmäßigen Verteilung entnommen werden)? dh ist es möglich, dass das PDF f von jk (für zwei iid rvs aus einer...
Ich habe Daten für Kraftfahrzeugunfälle nach Tageszeit. Wie zu erwarten, sind sie mitten am Tag hoch und erreichen zur Hauptverkehrszeit ihren Höhepunkt. Die Standard-geom_density von ggplot2 glättet es gut Eine Teilmenge der Daten für Unfälle im Zusammenhang mit Alkohol am Steuer ist an beiden...
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...
Ich muss eine symmetrische Verteilungsklasse mit niedriger Kurtosis finden, die die einheitliche, die dreieckige und die normale Gaußsche Verteilung umfasst. Die Irwin-Hall - Verteilung (Summe der Standard - Uniform) bietet diese Eigenschaft, werden aber nicht ganzzahligen Aufträge nicht die...
Ich weiß, dass das PDF die erste Ableitung der CDF für eine kontinuierliche Zufallsvariable und die Differenz für eine diskrete Zufallsvariable ist. Ich würde jedoch gerne wissen, warum dies so ist, warum es zwei verschiedene Fälle für diskret und kontinuierlich
Der Versuch zu beweisen, dass dies nicht zur exponentiellen Familie gehört. f(y|a)=4(y+a)(1+4a);0<y<1,a>0f(y|a)=4(y+a)(1+4a);0<y<1,a>0f(y|a)=4\frac{(y+a)}{(1+4a)} ; 0 < y < 1 , a>0 Hier ist mein Ansatz: f(y|a)=4(y+a)e−log(1+4a)f(y|a)=4(y+a)e−log(1+4a)f(y|a) =...
Ich führe eine Simulation auf einem linearen Modell aus. Ich erhalte 1000 Ergebnisse und die Ergebnisse werden in ein Dichtediagramm eingetragen. Ich verstehe, dass die x-Achse die abhängige Variable ist und die y-Achse die Kerneldichte darstellt. Yaxis ist in Dezimalzahlen von 0 bis 0,15. Wie...
Ich versuche, eine inverse Gammaverteilung mit drei Parametern an meine Daten in R oder Python anzupassen. Ich möchte dies mit der Maximum Likelihood Estimation (MLE) tun. Das PDF des inversen Gammas mit drei Parametern ist gegeben durch: Wobei Γ die Gammafunktion ist, ρ die Form ist, α die Skala...
Die allgemeine Version: Ich muss schätzen, wobei und stetig und multivariat sind. Ich mache es lieber nichtparametrisch, weil ich keine gute funktionale Form im Sinn habe und so etwas wie unvoreingenommen sein muss. Ich wollte einen bedingten Kernel-Dichteschätzer verwenden, aber mir wurde klar,...
Ich habe einige Daten, die links deutlich abgeschnitten sind. Ich möchte es mit einer Dichteschätzung ausstatten, die es irgendwie handhabt, anstatt zu versuchen, es zu glätten. Welche bekannten Methoden (wie in R üblich) können dies beheben? Beispielcode: set.seed(1341) x <- c(runif(30, 0,...
Wie wäre die Verteilung der folgenden Gleichung: y= a2+ 2 a d+ d2y=a2+2ad+d2y = a^2 + 2ad + d^2 Dabei sind und unabhängige nicht zentrale Chi-Quadrat-Zufallsvariablen mit Freiheitsgraden.d 2 M.einaaddd2 M.2M2 \textbf{M} OBS.: Die RVs, die sowohl als auch erzeugen, haben und , sagen wir .d μ = 0 σ 2...
Ich bin in der infoGAN-Zeitung auf ein Lemma gestoßen . Ich verstehe die Ableitung von Lemma 5.1 im Nachtrag des Papiers nicht. Es geht wie folgt (als png enthalten): Ich verstehe den letzten Schritt nicht. Warum kann man in das innerste Integral ziehen und es in umwandeln ? Was sind die...