Вопросы с тегом «cdf»

Мой проф проф в основном сказал, если дать один из следующих трех, вы можете найти два других: Кумулятивная функция распределения Функция генерирования момента Функция плотности вероятности Но мой профессор по эконометрике сказал, что CDF являются более фундаментальными, чем PDF, потому что есть...

Я работаю с двумя независимыми нормальными дистрибутивами и , со средствами и и и .У μ х μ у σ 2 х σ 2 уИксИксXYYYμИксμИкс\mu_xμYμY\mu_yσ2ИксσИкс2\sigma^2_xσ2YσY2\sigma^2_y Я заинтересован в распределении их отношения . Ни ни не имеют среднего значения нуля, поэтому не распределяется как Коши.X Y...

Я читаю о функции квантиля, но она мне не понятна. Не могли бы вы дать более интуитивное объяснение, чем приведенное ниже? Поскольку cdf является монотонно возрастающей функцией, она имеет обратную; обозначим это через . Если - это cdf файла , то - это значение такое что ; это называется квантиль ....

Различные тесты гипотез, такие как тест GOF, Колмогоров-Смирнов, Андерсон-Дарлинг и т. Д., Следуют этому базовому формату:χ2χ2\chi^{2} ЧАС0H0H_0 : данные следуют заданному распределению. ЧАС1H1H_1 : данные не соответствуют данному распределению. Как правило, оценивается утверждение о том, что...

Как я могу найти PDF (функция плотности вероятности) распределения по CDF (кумулятивная функция

Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Мне нужно рассчитать интегральную функцию распределения выборки данных. Есть ли что-то похожее на hist () в R, которое...

Я узнаю об эмпирической функции кумулятивного распределения. Но я все еще не понимаю Почему это называется «Эмпирический»? Есть ли разница между Эмпирическим CDF и CDF?...

Как работает метод инверсии? Скажем , у меня случайную выборку X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n с плотностью f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} более...

Предположим, что у меня есть переменная, как Xс неизвестным распределением. В Mathematica, используя SmoothKernelDensityфункцию, мы можем получить оценочную функцию плотности. Эту оценочную функцию плотности можно использовать вместе с PDFфункцией для вычисления функции плотности вероятности...

Содержат ли pdf, pmf и cdf одну и ту же информацию? Для меня pdf дает всю вероятность до определенной точки (в основном это область под вероятностью). PMF дает вероятность определенного момента. Cdf дает вероятность под определенным пунктом. Так что для меня pdf и cdf имеют одинаковую информацию, а...

Мне всегда говорили, что CDF уникален, однако PDF / PMF не уникален, почему это так? Можете ли вы привести пример, когда PDF / PMF не является

Я читал здесь , что данный образец X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n из непрерывного распределения с cdf FXFX F_X , выборка, соответствующая Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) следует стандартному равномерному распределению. Я проверил это, используя качественное моделирование в Python, и мне...

Я пытаюсь определить, соответствует ли мой набор данных непрерывных данных гамма-распределению с параметрами shape 1.7 и rate = 0.000063.===знак равно== Проблема в том, когда я использую R для создания графика QQ моего набора данных отношению к теоретической гамме распределения (1,7, 0,000063), я...

Если - это CDF, похоже, что ( ) также является CDF.FZFZF_ZFZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα>0α>0\alpha \gt 0 В: Это стандартный результат? Q: Есть ли хороший способ найти функцию с st , гдеgggX≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z)FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alphax≡g(z)x≡g(z) x \equiv g(z) По сути, у...

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с...

У меня есть эмпирическое распределение . Я рассчитываю это следующим образомG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Я обозначаю , т. - это pdf, а - это cdf.h Gh(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Теперь я хочу решить уравнение для верхнего предела интегрирования...

Мой вопрос вдохновлен встроенным экспоненциальным генератором случайных чисел R , функцией rexp(). При попытке генерировать экспоненциально распределенные случайные числа многие учебники рекомендуют метод обратного преобразования, описанный на этой странице Википедии . Я знаю, что есть другие...

Если стандартным нормальным PDF являетсяе( х ) = 12 π--√е- х2/ 2е(Икс)знак равно12πе-Икс2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} и CDF - это F( х ) = 12 π--√∫Икс- ∞е- х2/ 2д х,F(Икс)знак равно12π∫-∞Иксе-Икс2/2dИкс,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, как это...

Я почти уверен, что уже видел следующий результат в статистике, но я не могу вспомнить, где. Если - положительная случайная величина и то когда , где - это КФР .E ( X ) < ∞ ε F - 1 ( 1 - ε ) → 0 ε → 0 + F XИксXXE (X) <...

PDF обычно пишется как , где строчная буква рассматривается как реализация или результат случайной величины которая имеет этот pdf. Аналогично, cdf записывается как , что имеет значение . Однако в некоторых обстоятельствах, таких как определение функции оценки и такой вывод, что cdf распределен...