Набор распределений (например, нормальное, , пуассоновское и т. Д.), Которые имеют определенную форму. Многие распределения в семействе экспонент являются стандартными, «рабочими лошадками» в статистике с удобными статистическими свойствами. χ 2 χ2
Я натолкнулся на замечание в The Chemical Statistician, что выборочная медиана часто может быть выбором для достаточной статистики, но, помимо очевидного случая одного или двух наблюдений, когда он равен среднему значению выборки, я не могу думать о другой нетривиальной случай, когда выборка...
Так что здесь я изучаю вывод. Мне бы хотелось, чтобы кто-то мог перечислить преимущества экспоненциальной семьи. Под экспоненциальным семейством я подразумеваю распределения, которые задаются как f(x|θ)=h(x)exp{η(θ)T(x)−B(θ)}f(x|θ)=h(x)exp{η(θ)T(x)−B(θ)}\begin{align*} f(x|\theta) =...
Я читаю книгу: Епископ, Распознавание образов и машинное обучение (2006) который определяет экспоненциальное семейство как распределения вида (уравнение 2.194): p(x|η)=h(x)g(η)exp{ηTu(x)}p(x|η)=h(x)g(η)exp{ηTu(x)}p(\mathbf x|\boldsymbol \eta) = h(\mathbf x) g(\boldsymbol \eta) \exp \{\boldsymbol...
Распределение Пуассона может измерять события в единицу времени, а параметр равен λλ\lambda . Экспоненциальное распределение измеряет время до следующего события с параметром 1λ1λ\frac{1}{\lambda} . Можно преобразовать одно распределение в другое, в зависимости от того, проще ли моделировать...
Мои вопросы: Обязательно ли обобщенные линейные модели (GLM) сходятся к глобальному максимуму? Если так, то почему? Кроме того, какие ограничения существуют для функции связи для обеспечения выпуклости? Мое понимание GLM состоит в том, что они максимизируют крайне нелинейную функцию правдоподобия....
Имеет ли семейство распределения другое определение статистики, чем в других дисциплинах? В общем, семейство кривых - это набор кривых, каждая из которых задается функцией или параметризацией, в которой один или несколько параметров варьируются. Такие семейства используются, например, для...
В GLM предполагается скаляр YYY и θθ\theta для базового распределения с pdf еY( у| θ,τ) = ч ( у, т) опыт( θ у- A ( θ )d( τ))fY(y|θ,τ)=h(y,τ)exp(θy−A(θ)d(τ))f_Y(y | \theta, \tau) = h(y,\tau) \exp{\left(\frac{\theta y - A(\theta)}{d(\tau)} \right)} Можно показать, чтоμ=E(Y)=A′(θ)μ=E(Y)=A′(θ) \mu =...
Предположим, что скалярная случайная величина принадлежит семейству вектор-параметров с pdfXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right)...
Для гауссовского распределения с неизвестным средним и дисперсией достаточная статистика в стандартной экспоненциальной форме семейства . У меня есть распределение , которое имеет Т ( х ) = ( х , х 2 , . . . , Х 2 Н )T( х ) = ( х , х2)T(Икс)знак равно(Икс,Икс2)T(x)=(x,x^2)T( х ) = ( х , х2, . , , ,...
Мой вопрос возникает из прочтения чтения Минки «Оценка распределения Дирихле» , в котором без доказательств говорится следующее в контексте получения оценки максимального правдоподобия для распределения Дирихле на основе наблюдений случайных векторов: Как всегда в случае экспоненциального...
Пусть X1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_n - случайная выборка из распределения Geometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta) для
У меня было домашнее задание, чтобы выразить отрицательное биномиальное распределение как экспоненциальное семейство распределений, учитывая, что параметр дисперсии был известной константой. Это было довольно легко, но я удивлялся, почему они требуют, чтобы мы держали этот параметр фиксированным. Я...
В Survival Analysis вы предполагаете, что время выживания rv распределено экспоненциально. Учитывая теперь , что у меня есть х 1 , ... , х п «результаты» н.о.р. с.в. X я . Только некоторая часть этих результатов фактически «полностью реализована», то есть остальные наблюдения все еще...