Als «t-distribution» getaggte Fragen

Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...

Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...

Im LDA-Themenmodell-Algorithmus habe ich diese Annahme gesehen. Aber ich weiß nicht, warum ich Dirichlet-Distribution gewählt habe? Ich weiß nicht, ob wir die gleichmäßige Verteilung über Multinomial als Paar verwenden

Wenn die gemeinsame Wahrscheinlichkeit der Schnittpunkt von 2 Ereignissen ist, sollte dann die gemeinsame Wahrscheinlichkeit von 2 unabhängigen Ereignissen nicht Null sein, da sie sich überhaupt nicht schneiden? Ich bin

Hintergrund Angenommen, wir haben ein gewöhnliches Modell der kleinsten Quadrate, in dem wir kkk Koeffizienten in unserem Regressionsmodell haben, y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} wobei ββ\mathbf{\beta} ein (k×1)(k×1)(k\times1) Koeffizientenvektor ist, ist...

Ich bin ziemlich neu in der Bayes'schen Statistik und bin auf ein korrigiertes Korrelationsmaß gestoßen , SparCC , das den Dirichlet-Prozess im Backend seines Algorithmus verwendet. Ich habe versucht, den Algorithmus Schritt für Schritt durchzugehen, um wirklich zu verstehen, was passiert, bin mir...

Nehmen wir an, wir haben eine Dirichlet-Verteilung mit dem dimensionalen . Wie kann ich aus dieser Verteilung eine Stichprobe (einen dimensionalen Vektor) ziehen? Ich brauche eine (möglicherweise) einfache Erklärung.KKKα⃗ = [ α1, α2, . . . , αK]α→=[α1,α2,...,αK]\vec\alpha = [\alpha_1,...

Diese Frage ist also etwas chaotisch, aber ich werde bunte Grafiken einfügen, um das auszugleichen! Zuerst der Hintergrund, dann die Frage (n). Hintergrund Angenommen, Sie haben eine nnn dimensionale multinomiale Verteilung mit gleichen Wahrscheinlichkeitswerten über die nnn Kategorien. Sei...

Was sind die Maximum-Likelihood-Schätzer für die Parameter der Student-t-Verteilung? Existieren sie in geschlossener Form? Eine schnelle Google-Suche ergab keine Ergebnisse. Heute interessiert mich der univariate Fall, aber wahrscheinlich muss ich das Modell auf mehrere Dimensionen erweitern. EDIT:...

Lassen Sie einen Stab der Länge 1 gleichmäßig zufällig in Fragmente zerbrechen . Wie ist die Verteilung der Länge des längsten Fragments?k+1k+1k+1 Genauer gesagt, sei IID , und sei die zugehörige Ordnungsstatistik, dh wir ordnen einfach die Probe so, dass . Sei .(U1,…Uk)(U1,…Uk)(U_1, \ldots...

Es sei aus einer Student-t-Verteilung mit Freiheitsgraden für mäßig große (sagen wir weniger als 100) gezogen. Definiere Ist fast wie ein Chi-Quadrat mit Freiheitsgraden verteilt? Gibt es so etwas wie den zentralen Grenzwertsatz für die Summe der quadratischen

... und warum ? Angenommen, , sind unabhängige Zufallsvariablen mit dem Mittelwert und der Varianz . Mein grundlegendes Statistikbuch besagt, dass die Verteilung von die folgenden Eigenschaften aufweist:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2μ1, μ2μ1,μ2\mu_1,\mu_2σ21,...

Gemäß Wikipedia ist die t-Verteilung meines Wissens die Stichprobenverteilung des t-Werts, wenn die Stichproben Beobachtungen einer normalverteilten Population sind. Ich verstehe jedoch nicht intuitiv, warum sich dadurch die Form der t-Verteilung von fettschwänzig zu fast vollkommen normal ändert....

Um das Konfidenzintervall (CI) für den Mittelwert mit unbekannter Populationsstandardabweichung (SD) zu berechnen, schätzen wir die Populationsstandardabweichung unter Verwendung der t-Verteilung. Bemerkenswerterweise ist CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} wobei...

Diese Frage über die Kreuzvalidierung, bei der es um die Simulation einer Stichprobe unter der Bedingung einer festen Summe ging, erinnerte mich an ein Problem, das George Casella mir gestellt hatte . Ausgehend von einem parametrischen Modell und einem iid-Beispiel aus diesem Modell ist die MLE...

Bei Verwendung der Themenmodellierung (Latent Dirichlet Allocation) ist die Anzahl der Themen ein Eingabeparameter, den der Benutzer angeben muss. Ich denke, wir sollten auch eine Sammlung von Kandidatenthemensätzen bereitstellen, mit denen der Dirichlet-Prozess verglichen werden muss. Ist mein...

Grundlegende Statistikkurse schlagen häufig vor, eine Normalverteilung zu verwenden, um den Mittelwert eines Populationsparameters zu schätzen, wenn die Stichprobengröße n groß ist (typischerweise über 30 oder 50). Die Student-T-Verteilung wird für kleinere Stichprobengrößen verwendet, um die...

Die Fréchet-Hoeffding-Obergrenze gilt für die Kopula-Verteilungsfunktion und ist gegeben durch C( u1, . . . , ud) ≤ min { u1, . . , ud} .C(u1,...,ud)≤Mindest{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Gibt es eine ähnliche (in dem Sinne, dass es von den Randdichten abhängt) Obergrenze für...

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...

In der Praxis ist die Verwendung eines Standard-T-Tests zur Überprüfung der Signifikanz eines linearen Regressionskoeffizienten gängige Praxis. Die Mechanik der Berechnung macht für mich Sinn. Warum kann die T-Verteilung verwendet werden, um die Standardteststatistik zu modellieren, die beim Testen...