Я получил эту задачу и был поставлен в тупик. Коллега попросил меня оценить и следующего графика: х л о ж е гИксу р р е гxupperx_{upper}Иксл о ж е гxlowerx_{lower} Кривая на самом деле является кумулятивным распределением, а х является своего рода измерениями. Ему интересно знать, каковы...
Я нормально распределенные процессы , из которых я получаю небольшие образцы ( п , как правило , 10-30) , что я хочу использовать для оценки дисперсии. Но часто образцы находятся настолько близко друг к другу, что мы не можем измерить отдельные точки вблизи центра. У меня есть смутное понимание...
Рассмотрим простую регрессию (нормальность не предполагается): где со средним и стандартным отклонением . Являются ли оценки наименьших квадратов и некоррелированными?Yi=a+bXi+ei,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i +...
Каждое утверждение, которое я нахожу относительно оценки Джеймса-Стейна, предполагает, что оцениваемые случайные переменные имеют одинаковую (и единичную) дисперсию. Но во всех этих примерах также упоминается, что оценка JS может использоваться для оценки величин, не имеющих ничего общего друг с...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
У меня есть эксперимент, в котором я провожу измерения нормально распределенной переменной YYY , Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Однако предыдущие эксперименты предоставили некоторые доказательства того, что стандартное отклонение σσ\sigma является аффинной функцией независимой переменной XXX...
Учитывая формулу для оценки MAP параметра. Почему необходим подход MCMC (или аналогичный), не могу ли я просто взять производную, установить ее в ноль, а затем решить для...
Я хочу проверить некоторые из моих идей, которые, на мой взгляд, лучше, чем все, что я видел. Я могу ошибаться, но я хотел бы проверить свои идеи и побороть мои сомнения с помощью более определенных наблюдений. Я думал сделать следующее: Аналитически определить набор распределений. Некоторые из них...
Экспоненциальная модель - это модель, описываемая следующим уравнением: yi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxkiyi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxki\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} Наиболее распространенным подходом, используемым для оценки такой модели, является линеаризация, которая может быть...
У меня проблема с параметром оценки для Zipf. Моя ситуация следующая: У меня есть набор образцов (измеренный из эксперимента, который генерирует вызовы, которые должны следовать распределению Zipf). Я должен продемонстрировать, что этот генератор действительно генерирует вызовы с распределением...
Из теории меры мы знаем, что есть события, которые нельзя измерить, т. Е. Они не измеримы по Лебегу. Что мы называем событием с вероятностью, на которой мера вероятности не определена? Какие типы заявлений мы бы сделали о таком...
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние...
Предположим, у вас есть журналы веб-сервера. В этих журналах у вас есть кортежи такого типа: user1, timestamp1 user1, timestamp2 user1, timestamp3 user2, timestamp4 user1, timestamp5 ... Эти временные метки представляют, например, клики пользователей. Теперь, мы user1будем посещать сайт несколько...
В чем разница между ними и почему уровень значимости должен быть всегда выше или равен размеру
Это отрывок из «Современной математической статистики с приложениями» Devore et al. Меня озадачивает то, что оценщик не может не зависеть от , поскольку выборка зависит от...
Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и...
У нас есть N выборок из равномерного распределения где неизвестно. Оцените из данных.XiXiX_iθ θ[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Итак, правило Байеса ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} и вероятность:...
У меня есть некоторые данные, и я пытался подогнать их под плавную кривую. Тем не менее, я не хочу навязывать ему слишком много предыдущих убеждений или слишком сильных предварительных представлений (кроме тех, которые подразумеваются в остальной части моего вопроса) или каких-либо конкретных...
Пусть X1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_n - случайная выборка из распределения Geometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta) для
У меня есть некоторые наблюдения, и я хочу повторить выборку на основе этих наблюдений. Здесь я рассматриваю непараметрическую модель, в частности, я использую сглаживание ядра для оценки CDF из ограниченных наблюдений. Затем я рисую значения случайным образом из полученного CDF. Ниже приведен мой...