Perguntas com a marcação «cdf»

Meu professor de estatística disse basicamente que, se receber um dos três seguintes, você poderá encontrar os outros dois: Função de distribuição cumulativa Função Geradora de Momento Função densidade de probabilidade Mas meu professor de econometria disse que os CDFs são mais fundamentais...

Estou trabalhando com duas distribuições normais independentes e , com médias e e variações e .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Eu sou interessado na distribuição do seu rácio . Nem nem têm uma média de zero, então não é distribuído como um...

Vários testes de hipóteses, como o GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling etc., seguem este formato básico:χ2χ2\chi^{2} H0 0H0 0H_0 : Os dados seguem a distribuição fornecida. H1 1H1 1H_1 : Os dados não seguem a distribuição fornecida. Normalmente, avalia-se a afirmação de que alguns dados...

Estou lendo sobre a função quantil, mas não está claro para mim. Você poderia fornecer uma explicação mais intuitiva do que a fornecida abaixo? Como o cdf é uma função monotonicamente crescente, ele tem um inverso; vamos denotar isso por . Se é o cdf de , então é o valor de tal que ; isso é...

Como posso encontrar o PDF (função de densidade de probabilidade) de uma distribuição, considerando o CDF (função de distribuição

Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Preciso calcular a função de distribuição cumulativa de uma amostra de dados....

Como o método de inversão funciona? Digamos que eu tenha uma amostra aleatória com densidade acima de e, por conseguinte, com CDF em . Então, pelo método de inversão, recebo a distribuição de como . f ( x ; θ ) = 1X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n 0<x<1FX(x)=x1/θ(0,1)XF - 1...

Estou aprendendo sobre a função de distribuição cumulativa empírica. Mas eu ainda não entendo Por que é chamado de 'empírico'? Existe alguma diferença entre o CDF empírico e o

Sempre me disseram que um CDF é único, mas um PDF / PMF não é único, por que isso? Você pode dar um exemplo em que um PDF / PMF não é

O pdf, o pmf e o cdf contêm as mesmas informações? Para mim, o pdf dá toda a probabilidade a um certo ponto (basicamente a área abaixo da probabilidade). O pmf fornece a probabilidade de um certo ponto. O cdf fornece a probabilidade sob um certo ponto. Então, para mim, o pdf e o cdf têm a mesma...

Suponha que eu tenha uma variável como Xcom distribuição desconhecida. No Mathematica, usando a SmoothKernelDensityfunção, podemos ter uma função de densidade estimada. Essa função de densidade estimada pode ser usada juntamente com a PDFfunção para calcular a função de densidade de probabilidade...

Li aqui que, dada uma amostra de uma distribuição contínua com o cdf , a amostra correspondente a segue uma distribuição uniforme padrão.F X U i = F X ( X i )X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X vocêEu= FX( XEu)vocêEu=FX(XEu) U_i = F_X(X_i) Eu verifiquei isso usando simulações...

Estou tentando determinar se meu conjunto de dados de dados contínuos segue uma distribuição gama com os parâmetros shape 1.7 e rate 0.000063.====== O problema é que quando eu uso R para criar um gráfico QQ do meu conjunto de dados relação à distribuição teórica gama (1,7, 0,000063), recebo um...

Se é um CDF, parece que ( ) também é um CDF.F Z ( z ) α α > 0FZFZF_ZFZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα > 0α>0\alpha \gt 0 P: Esse é um resultado padrão? P: Existe uma boa maneira de encontrar uma função com st , ondeX ≡ g ( Z ) F X ( x ) = F Z ( z ) α x ≡ g ( z )gggX≡ g( Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z)FX(...

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com...

Eu tenho uma distribuição empírica . Eu calculo da seguinte formaG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Denomino , ou seja, h é o pdf enquanto G é o cdf.h(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Agora, quero resolver uma equação para o limite superior de...

As funções empíricas do CDF são geralmente estimadas por uma função de etapa. Existe uma razão para que isso seja feito dessa maneira e não usando uma interpolação linear? A função step possui propriedades teóricas interessantes que nos fazem preferir? Aqui está um exemplo dos dois: ecdf2 <-...

Minha pergunta é inspirada no gerador de números aleatórios exponenciais embutidos de R , a função rexp(). Ao tentar gerar números aleatórios distribuídos exponencialmente, muitos livros recomendam o método de transformação inversa, conforme descrito nesta página da Wikipedia . Estou ciente de que...

Se o PDF normal padrão for f( x ) = 12 π--√e- x2/ 2f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} e o CDF é F( x ) = 12 π--√∫x- ∞e- x2/ 2d x,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, como isso se transforma em uma função de erro de...

Tenho quase certeza de que já vi o seguinte resultado nas estatísticas, mas não me lembro onde. Se for uma variável aleatória positiva e então quando , onde é o CDF de