Saya hanya memperhatikan bahwa mengintegrasikan fungsi kuantil variabel acak univariat (invers cdf) dari p = 0 ke p = 1 menghasilkan rata-rata variabel. Saya belum pernah mendengar hubungan ini sebelumnya, jadi saya bertanya-tanya: Apakah ini selalu terjadi? Jika demikian, apakah hubungan ini...
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...
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...
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 memiliki empat variabel bebas terdistribusi seragam , masing-masing dalam . Saya ingin menghitung distribusi . Saya menghitung distribusi menjadi (maka ), dan dari menjadi Sekarang, distribusi jumlah u_1 + u_2 adalah ( u_1, \, u_2 juga independen) f_ {u_1 + u_2} (x) = \ int _ {- \ infty} ^...
Saya selalu diberi tahu CDF itu unik namun PDF / PMF tidak unik, mengapa begitu? Bisakah Anda memberi contoh di mana PDF / PMF tidak
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...
Saya mencoba mencari maxima lokal untuk fungsi kepadatan probabilitas (ditemukan menggunakan densitymetode R ). Saya tidak bisa melakukan metode "lihat sekeliling tetangga" yang sederhana (di mana orang melihat-lihat titik untuk melihat apakah itu maksimum lokal sehubungan dengan tetangganya)...
Saya mencoba menggunakan fungsi ' density ' di R untuk melakukan estimasi kepadatan kernel. Saya mengalami beberapa kesulitan menafsirkan hasil dan membandingkan berbagai dataset karena tampaknya area di bawah kurva belum tentu 1. Untuk setiap fungsi kepadatan probabilitas (pdf) , kita perlu...
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan...
Biasanya distribusi probabilitas lebih dari variabel diskrit dijelaskan menggunakan probabilitas fungsi massa (PMF): Ketika bekerja dengan variabel acak kontinu, kami menggambarkan distribusi probabilitas menggunakan probabilitas probabilitas fungsi (PDF) daripada fungsi massa probabilitas. -...
Saya perlu memperkirakan fungsi kerapatan berdasarkan serangkaian pengamatan menggunakan penduga kerapatan kernel. Berdasarkan set pengamatan yang sama, saya juga perlu memperkirakan turunan pertama dan kedua dari kepadatan menggunakan turunan dari penduga kepadatan kernel. Bandwidth pasti akan...
Terinspirasi oleh pertanyaan saya yang lain , saya ingin bertanya bagaimana cara menemukan mode fungsi probabilitas kerapatan (PDF) dari suatu fungsi f(x)f(x)f(x) ? Apakah ada prosedur "buku masak" untuk ini? Rupanya, tugas ini jauh lebih sulit daripada yang terlihat pada
Saya mencari metode untuk menghitung luas tumpang tindih antara dua perkiraan kepadatan kernel di R, sebagai ukuran kesamaan antara dua sampel. Untuk memperjelas, dalam contoh berikut, saya perlu mengukur luas wilayah keunguan yang tumpang tindih: library(ggplot2) set.seed(1234) d <-...
Katakanlah saya memiliki dua distribusi yang ingin saya bandingkan secara terperinci, yaitu dengan cara yang membuat bentuk, skala, dan pergeseran mudah terlihat. Salah satu cara yang baik untuk melakukan ini adalah memplot histogram untuk setiap distribusi, menempatkan mereka pada skala X yang...
Jadi, pertanyaan ini agak terlibat, tetapi saya dengan susah payah berusaha membuatnya selurus mungkin. Tujuan: Singkatnya, ada derivasi negentropi yang tidak melibatkan kumulan tingkat tinggi, dan saya mencoba memahami bagaimana itu diturunkan. Latar Belakang: (Saya mengerti semua ini) Saya...
Saya ingin belajar bagaimana menghitung nilai yang diharapkan dari variabel acak kontinu. Tampaknya nilai yang diharapkan adalah di mana adalah fungsi kepadatan probabilitas .f ( x ) XE[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫−∞∞xf(x)dxE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}xf(x)f(x)f(x)XXX Misalkan fungsi...
Karena saya yakin semua orang di sini sudah tahu, PDF dari distribusi Beta X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) diberikan oleh f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} Saya telah berburu di seluruh tempat untuk penjelasan tentang asal-usul formula ini,...
Menurut artikel Wikipedia tentang distribusi Gamma : Jika X∼Gamma(a,θ)X∼Gamma(a,θ)X\sim\mathrm{Gamma}(a,\theta) dan Y∼Gamma(b,θ)Y∼Gamma(b,θ)Y\sim\mathrm{Gamma}(b,\theta) , di mana XXX dan YYY adalah variabel acak independen, maka X+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y∼Gamma(a+b,θ)X+Y\sim \mathrm{Gamma}(a+b, \theta)...
Apakah ada formula seperti itu? Dengan serangkaian data yang rerata, varians, skewness, dan kurtosis diketahui, atau dapat diukur, adakah formula tunggal yang dapat digunakan untuk menghitung kepadatan probabilitas dari suatu nilai yang diasumsikan berasal dari data yang disebutkan di...