Fungsi distribusi kumulatif. Sementara PDF memberikan kepadatan probabilitas dari setiap nilai variabel acak, CDF (sering dinotasikan ) memberikan probabilitas bahwa variabel acak akan kurang dari atau sama dengan nilai yang ditentukan. F ( x ) F(x)
Stat prof saya pada dasarnya mengatakan, jika diberikan salah satu dari tiga berikut, Anda dapat menemukan dua lainnya: Fungsi distribusi kumulatif Fungsi Menghasilkan Saat Fungsi Kerapatan Probabilitas Tetapi profesor ekonometrik saya mengatakan CDF lebih mendasar daripada PDF karena ada...
Saya bekerja dengan dua distribusi normal independen dan , dengan mean dan dan varians dan .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Saya tertarik dalam distribusi rasio mereka . Baik maupun memiliki rata-rata nol, jadi tidak didistribusikan sebagai Cauchy.X Y...
Berbagai tes hipotesis, seperti tes GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, dll., Ikuti format dasar ini:χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : Data mengikuti distribusi yang diberikan. H1H1H_1 : Data tidak mengikuti distribusi yang diberikan. Biasanya, seseorang menilai klaim bahwa beberapa data yang...
Saya membaca tentang fungsi kuantil, tetapi tidak jelas bagi saya. Bisakah Anda memberikan penjelasan yang lebih intuitif daripada yang disediakan di bawah ini? Karena cdf FFF adalah fungsi yang meningkat secara monoton, ia memiliki kebalikan; mari kita nyatakan ini dengan F−1F−1F^{−1} . Jika...
Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Saya perlu menghitung fungsi distribusi kumulatif dari sampel data. Apakah ada sesuatu yang...
Bagaimana saya bisa menemukan PDF (fungsi kerapatan probabilitas) dari suatu distribusi yang diberikan CDF (fungsi distribusi
Saya sedang belajar tentang Fungsi Distribusi Kumulatif Empiris. Tapi saya masih belum mengerti Mengapa disebut 'Empiris'? Apakah ada perbedaan antara CDF Empiris dan
Bagaimana cara kerja metode inversi? Katakanlah saya memiliki sampel acak X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n dengan kepadatan lebih dari dan karenanya dengan cdf pada . Kemudian dengan metode inversi saya mendapatkan distribusi sebagai . 0<x<1FX(x)=x1/θ(0,1)XF - 1 X(u)=uθf( x ; θ...
Misalkan saya punya variabel suka Xdengan distribusi tidak dikenal. Dalam Mathematica, dengan menggunakan SmoothKernelDensityfungsi kita dapat memiliki fungsi kerapatan yang diperkirakan. Perkiraan fungsi kerapatan ini dapat digunakan bersama dengan PDFfungsi untuk menghitung probabilitas fungsi...
Saya selalu diberi tahu CDF itu unik namun PDF / PMF tidak unik, mengapa begitu? Bisakah Anda memberi contoh di mana PDF / PMF tidak
Apakah pdf dan PMF dan cdf berisi informasi yang sama? Bagi saya pdf memberikan seluruh probabilitas ke titik tertentu (pada dasarnya area di bawah probabilitas). PMF memberikan probabilitas titik tertentu. Cdf memberikan probabilitas di bawah titik tertentu. Jadi bagi saya pdf dan cdf memiliki...
Saya membaca di sini bahwa diberi sampel dari distribusi kontinu dengan cdf , sampel yang sesuai dengan mengikuti distribusi seragam standar.F X U i = F X ( X i )X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) Saya telah memverifikasi ini menggunakan simulasi...
Saya mencoba menentukan apakah dataset data kontinu saya mengikuti distribusi gamma dengan parameter shape 1.7 dan rate 0.000063.====== Masalahnya adalah ketika saya menggunakan R untuk membuat plot QQ dari dataset saya terhadap gamma distribusi teoritis (1,7, 0,000063), saya mendapatkan plot yang...
Jika FZFZF_Z adalah CDF, sepertinya FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) adalah CDF juga. T: Apakah ini hasil standar? T: Apakah ada cara yang baik untuk menemukan fungsi ggg dengan X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) st FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , di mana...
Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk...
Saya memiliki distribusi empiris . Saya menghitungnya sebagai berikutG ( x )G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Saya menyatakan , yaitu, adalah pdf sedangkan adalah cdf.h Gh ( x ) = dG / dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Saya sekarang ingin menyelesaikan persamaan...
Pertanyaan saya terinspirasi oleh generator nomor acak eksponensial bawaan R , fungsinya rexp(). Ketika mencoba untuk menghasilkan angka acak yang didistribusikan secara eksponensial, banyak buku teks merekomendasikan metode transformasi terbalik seperti yang diuraikan dalam halaman Wikipedia ini ....
Jika Standar Normal PDF adalah f(x)=12π−−√e−x2/2f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} dan CDF adalah F(x)=12π−−√∫x−∞e−x2/2dx,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, bagaimana ini berubah menjadi fungsi kesalahan...
Saya hampir yakin saya sudah melihat hasil berikut dalam statistik tetapi saya tidak ingat di mana. Jika XXX adalah variabel acak positif dan
Pertanyaannya mengatakan itu semua. Saya telah membaca keduanya bahwa seseorang tidak dapat menggeneralisasi KS ke dimensi yang sama atau lebih besar dari dua , dan bahwa implementasi terkenal seperti itu dalam Numerical Recipes benar -benar salah. Bisakah Anda jelaskan mengapa