คำถามติดแท็ก bivariate

การแจกแจงความน่าจะเป็นร่วมของสองตัวแปร

3
เป็นไปได้ไหมที่จะมีตัวแปรสุ่มแบบเกาส์ซึ่งเป็นการกระจายข้อต่อไม่ใช่เกาส์เซียน
ใครบางคนถามคำถามนี้กับฉันในการสัมภาษณ์งานและฉันตอบว่าการกระจายข้อต่อเป็นแบบเกาส์น ฉันคิดว่าฉันสามารถเขียนเกาส์ไบรอาริเอตด้วยวิธีและความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วมได้ ฉันสงสัยว่าอาจมีกรณีที่น่าจะเป็นร่วมกันของ Gaussians สองไม่ Gaussian?

3
การประมาณความหนาแน่นมีประโยชน์ที่ไหน?
หลังจากผ่านการทดสอบทางคณิตศาสตร์สั้น ๆ เล็กน้อยฉันคิดว่าฉันมีสัญชาตญาณเล็กน้อยในการประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนล แต่ฉันก็ทราบด้วยว่าการประมาณความหนาแน่นหลายตัวแปรสำหรับตัวแปรมากกว่าสามตัวอาจไม่ใช่ความคิดที่ดีในแง่ของคุณสมบัติทางสถิติของตัวประมาณค่า ดังนั้นในสถานการณ์ประเภทใดที่ฉันควรจะประเมินพูดความหนาแน่นของตัวแปรที่แยกจากกันโดยใช้วิธีการที่ไม่ใช้พารามิเตอร์? มันมีค่าพอที่จะเริ่มกังวลเกี่ยวกับการประมาณค่าสำหรับตัวแปรมากกว่าสองตัวหรือไม่? หากคุณสามารถชี้ไปที่ลิงค์ที่มีประโยชน์เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้การประมาณค่าความหนาแน่นหลายตัวแปรนั้นจะดีมาก

2
เกณฑ์ปกติร่วมเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการรวมของตัวแปรสุ่มปกติให้เป็นปกติหรือไม่?
ในการแสดงความคิดเห็นต่อไปนี้คำตอบของฉันนี้จะเป็นคำถามที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ ssdecontrol และ Glen_b ถามว่าปกติร่วมกันของและเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการเข้าไปยุ่งเกี่ยวกับภาวะปกติของจำนวนเงินที่ ? แน่นอนว่ามาตรฐานร่วมกันนั้นเพียงพอแล้วเป็นที่รู้จักกันดี คำถามเพิ่มเติมนี้ไม่ได้กล่าวถึงที่นั่นและอาจคุ้มค่าที่จะพิจารณาในสิทธิของตนเองXXXYYYX+YX+YX+Y ฉันจึงถาม ทำมีอยู่ตามปกติตัวแปรสุ่มและดังกล่าวว่า เป็นตัวแปรสุ่มปกติ แต่และมีความไม่ ร่วมกันตัวแปรสุ่มปกติ?XXXYYYX+YX+YX+YXXXYYY หากและไม่จำเป็นต้องมีการแจกแจงแบบปกติดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะหาตัวแปรสุ่มแบบปกติเช่นนั้น ตัวอย่างหนึ่งสามารถพบได้ในคำตอบก่อนหน้าของฉัน (ลิงค์ด้านบน) ฉันเชื่อว่าคำตอบของคำถามที่เน้นสีด้านบนคือใช่และได้โพสต์ (สิ่งที่ฉันคิดว่าเป็น) เป็นตัวอย่างสำหรับคำตอบของคำถามนี้XXXYYY

5
วิธีรับขอบเขตของวงรีจากข้อมูลที่กระจายแบบปกติ bivariate
ฉันมีข้อมูลที่ดูเหมือนว่า: ฉันพยายามที่จะใช้การแจกแจงแบบปกติ (การประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนลทำงานได้ดีขึ้น แต่ฉันไม่ต้องการความแม่นยำที่ยอดเยี่ยมเช่นนี้) และใช้งานได้ค่อนข้างดี พล็อตความหนาแน่นทำให้วงรี ฉันต้องใช้ฟังก์ชันวงรีนั้นเพื่อตัดสินใจว่าจุดหนึ่งอยู่ในขอบเขตของวงรีหรือไม่ ทำอย่างไร ยินดีต้อนรับรหัส R หรือ Mathematica
13 r  regression  pdf  bivariate 

1
เกณฑ์การคำนวณสำหรับตัวแยกประเภทความเสี่ยงขั้นต่ำ
สมมติว่าสองชั้นและมีแอตทริบิวต์และมีการกระจายและ0.5) หากเรามีค่าเท่ากับก่อนหน้าสำหรับเมทริกซ์ต้นทุนต่อไปนี้:C 2 x N ( 0 , 0.5 ) N ( 1 , 0.5 ) P ( C 1 ) = P ( C 2 ) = 0.5ค1C1C_1ค2C2C_2xxxยังไม่มีข้อความ( 0 , 0 . 5 )N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)ยังไม่มีข้อความ( 1 , 0 . 5 )N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P( C1) = P( …

1
'bagplot' หรือ 'bivariate boxplot' คืออะไร?
ฉันพบกระดาษที่แนะนำ boxplot รุ่นหลายมิติ (ที่นี่) กระเป๋าใบนั้นคืออะไรกันแน่? ฉันสามารถเห็นชุดของรูปหลายเหลี่ยมซ้อนกันขึ้นอยู่กับจุดยอดหนึ่งในรูปหลายเหลี่ยมเหล่านั้นถูกประกาศให้เป็นกระเป๋า แนวคิดของการสร้างรูปหลายเหลี่ยมซ้อนกันคืออะไร รูปหลายเหลี่ยมใดที่เป็นรูปแบบถุง (กลางหรือถือจำนวนคะแนนเฉลี่ย) ขอบของกระเป๋ามีคุณสมบัติที่มีประโยชน์ (เช่นการแบ่งชุดจุดเฉพาะ) หรือไม่?

2
การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดของความแปรปรวนร่วมของข้อมูลปกติแบบแปรปรวนคืออะไรเมื่อทราบค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน?
สมมติว่าเรามีตัวอย่างแบบสุ่มจากการแจกแจงปกติแบบ bivariate ซึ่งมีค่าศูนย์เป็นค่ากลางและค่าความแปรปรวนดังนั้นพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักเพียงค่าเดียวคือความแปรปรวนร่วม MLE ของความแปรปรวนร่วมคืออะไร? ฉันรู้ว่ามันควรจะเป็น1n∑nj=1xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}x_j y_jแต่เราจะรู้ได้อย่างไร

2
ตัวอย่างของตัวแปรปกติสองตัวที่มีความสัมพันธ์ * ซึ่งผลรวมไม่ปกติ
ฉันรับรู้ถึงตัวอย่างที่ดีของคู่ตัวแปรสุ่มที่มีความสัมพันธ์ซึ่งปกติเล็กน้อย แต่ไม่ได้ร่วมกัน ดูคำตอบนี้โดยDilip Sarwateและหนึ่งในนี้โดยพระคาร์ดินัล ฉันยังรับรู้ถึงตัวอย่างของตัวแปรสุ่มสองตัวที่มีผลรวมไม่ปกติ ดูคำตอบนี้โดยมาโคร แต่ในตัวอย่างนี้ตัวแปรสุ่มสองตัวไม่มีการเชื่อมโยงกัน มีตัวอย่างของตัวแปรสุ่มสองตัวที่มีความแปรปรวนร่วมที่ไม่ใช่ศูนย์และผลรวมที่ไม่ปกติหรือไม่? หรือเป็นไปได้ที่จะพิสูจน์ว่าผลรวมของตัวแปรสุ่มปกติสองตัวใด ๆ ที่มีความสัมพันธ์กันแม้ว่าพวกเขาจะไม่ได้เป็นตัวแปรตามปกติก็ตาม [บริบท: ฉันมีคำถามที่ถามทำการบ้านสำหรับการกระจายของX + ขYที่XและYเป็นปกติมาตรฐานที่มีความสัมพันธ์ρ ฉันคิดว่าคำถามหมายถึงการระบุว่าพวกเขาเป็นตัวแปรปกติ แต่ฉันสงสัยว่าจะสามารถพูดอะไรได้หรือไม่หากไม่มีข้อสมมุติพิเศษสำหรับρไม่ใช่ศูนย์]X+ b YaX+bYaX+bYXXXYYYρρ\rhoρρ\rho ขอบคุณ!

1
ทำไม Anova () และ drop1 () จึงให้คำตอบที่แตกต่างกันสำหรับ GLMM
ฉันมีแบบฟอร์ม GLMM: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) เมื่อฉันใช้drop1(model, test="Chi")ฉันได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างกว่าถ้าผมใช้จากแพคเกจรถหรือAnova(model, type="III") summary(model)สองหลังนี้ให้คำตอบเดียวกัน จากการใช้ข้อมูลที่ประดิษฐ์ขึ้นมาฉันพบว่าทั้งสองวิธีปกติไม่แตกต่างกัน พวกเขาให้คำตอบเดียวกันสำหรับแบบจำลองเชิงเส้นที่มีความสมดุลแบบจำลองเชิงเส้นที่ไม่สมดุล (ซึ่งไม่เท่ากันในกลุ่มต่าง ๆ ) และสำหรับแบบจำลองเชิงเส้นที่สมดุลแบบทั่วไป ดังนั้นจึงปรากฏว่าเฉพาะในกรณีที่มีการรวมปัจจัยแบบสุ่มเข้าด้วยกัน ทำไมจึงมีความคลาดเคลื่อนระหว่างสองวิธีนี้? เมื่อใช้ GLMM ควรAnova()หรือdrop1()จะใช้งานอย่างไร ความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้ค่อนข้างเล็กน้อยอย่างน้อยสำหรับข้อมูลของฉัน มันมีความสำคัญต่อการใช้งานหรือไม่?
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

1
เหตุใดจึงไม่สามารถสรุปการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov เป็น 2 มิติหรือมากกว่าได้
คำถามบอกว่ามันทั้งหมด ฉันได้อ่านทั้งสองอย่างที่ไม่สามารถสรุป KS ให้มีขนาดเท่ากันหรือใหญ่กว่าสองเท่าได้และการใช้งานที่มีชื่อเสียงเช่นนั้นในNumerical Recipesนั้นผิดปกติ คุณช่วยอธิบายได้ว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น?
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.