คำถามติดแท็ก exponential

เวลาที่รอสำหรับการแจกแจงปัวซองคือการแจกแจงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลพร้อมพารามิเตอร์แลมบ์ดา แต่ฉันไม่เข้าใจ ปัวซองเป็นตัวอย่างจำนวนของการมาถึงต่อหน่วยเวลา สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแจกแจงเอ็กซ์โปเนนเชียลอย่างไร ช่วยบอกว่าความน่าจะเป็นของการมาถึง k ในหน่วยของเวลาคือ P (k) (แบบจำลองโดยปัวซอง) และความน่าจะเป็นที่ k + 1 คือ P (k + 1), แบบจำลองการแจกแจงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล

72 distributions  poisson-distribution  exponential 

ฉันกำลังเรียนรู้การวิเคราะห์ความอยู่รอดจากบทความนี้ใน UCLA IDREและได้ดีดตัวขึ้นที่หัวข้อ 1.2.1 บทช่วยสอนบอกว่า: ... ถ้าเวลารอดชีวิตนั้นมีการแจกแจงแบบเลขชี้กำลังแล้วความน่าจะเป็นในการสังเกตเวลาการอยู่รอด ... ทำไมเวลาการเอาชีวิตรอดจึงมีการกระจายอย่างทวีคูณ ดูเหมือนว่าฉันผิดธรรมชาติมาก ทำไมไม่กระจายตามปกติ? สมมติว่าเรากำลังตรวจสอบช่วงชีวิตของสิ่งมีชีวิตบางอย่างภายใต้เงื่อนไขบางประการ (พูดจำนวนวัน) ควรจะอยู่ตรงกลางรอบจำนวนที่มีการเปลี่ยนแปลงบ้างหรือไม่ (พูด 100 วันกับความแปรปรวน 3 วัน)? หากเราต้องการให้เวลาเป็นบวกอย่างเคร่งครัดทำไมไม่แจกแจงแบบปกติด้วยค่าเฉลี่ยที่สูงขึ้นและความแปรปรวนน้อยมาก (แทบจะไม่มีโอกาสได้จำนวนลบ)

36 distributions  survival  assumptions  exponential 

ในบทความปัจจุบันในวิทยาศาสตร์นี้มีการเสนอต่อไปนี้: สมมติว่าคุณแบ่งรายได้ 500 ล้านคนจาก 10,000 คน มีทางเดียวเท่านั้นที่จะให้ทุกคนมีส่วนร่วมได้ 50,000 หุ้น ดังนั้นหากคุณกำลังหารายได้แบบสุ่มความเท่าเทียมนั้นเป็นไปได้ยากมาก แต่มีวิธีนับไม่ถ้วนที่จะมอบเงินจำนวนมากให้กับคนจำนวนน้อยและคนจำนวนมากมีน้อยหรือไม่มีเลย ตามจริงแล้วทุกวิธีที่คุณสามารถแบ่งรายได้ส่วนใหญ่ผลิตรายได้แบบเอ็กซ์โปเนนเชียล ฉันทำสิ่งนี้ด้วยรหัส R ต่อไปนี้ซึ่งดูเหมือนว่าจะยืนยันผล: library(MASS) w <- 500000000 #wealth p <- 10000 #people d <- diff(c(0,sort(runif(p-1,max=w)),w)) #wealth-distribution h <- hist(d, col="red", main="Exponential decline", freq = FALSE, breaks = 45, xlim = c(0, quantile(d, 0.99))) fit <- fitdistr(d,"exponential") curve(dexp(x, rate …

36 distributions  mathematical-statistics  exponential 

เรียนคุณทุกคน - ฉันสังเกตเห็นบางสิ่งแปลก ๆ ที่ไม่สามารถอธิบายได้ไหม โดยสรุป: แนวทางแบบแมนนวลเพื่อคำนวณช่วงความมั่นใจในโมเดลการถดถอยโลจิสติกและฟังก์ชัน R confint()ให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน ฉันเคยผ่านการถดถอยโลจิสติกประยุกต์ของ Hosmer & Lemeshow แล้ว (ฉบับที่ 2) ในบทที่ 3 มีตัวอย่างของการคำนวณอัตราส่วนอัตราต่อรองและช่วงความมั่นใจ 95% ด้วย R ฉันสามารถสร้างโมเดลได้อย่างง่ายดาย: Call: glm(formula = dataset$CHD ~ as.factor(dataset$dich.age), family = "binomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.734 -0.847 -0.847 0.709 1.549 Coefficients: Estimate Std. Error z value …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

ฉันเพิ่งอ่านบทความนี้ซึ่งอธิบายถึงวิธีการคำนวณความสามารถในการทำซ้ำ (ความน่าเชื่อถือหรือความสัมพันธ์ภายในอินทราเน็ต) ของการวัดผ่านการสร้างแบบจำลองเอฟเฟกต์ผสม รหัส R จะเป็น: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) #compute n0, the repeatability adjustment n = as.data.frame(table(my_data$unit)) k = nrow(n) N = sum(n$Freq) n0 = (N-(sum(n$Freq^2)/N))/(k-1) #compute …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

ภายใต้นิยามคลาสสิกของค่าผิดปกติเป็นจุดข้อมูลที่อยู่ด้านนอก 1.5 * IQR จากควอไทล์ชั้นบนหรือล่างมีการสันนิษฐานของการแจกแจงแบบไม่เอียง สำหรับการแจกแจงแบบเบ้ (เอกซ์โพเนนเชียลปัวซองเรขาคณิต ฯลฯ ) เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการตรวจหาค่าผิดปกติโดยการวิเคราะห์การแปลงฟังก์ชันดั้งเดิมหรือไม่? ตัวอย่างเช่นการแจกแจงแบบกระจายที่ควบคุมโดยการแจกแจงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสามารถถูกแปลงด้วยฟังก์ชันบันทึก - ณ จุดไหนที่สามารถยอมรับค่าผิดปกติตามนิยาม IQR เดียวกันได้หรือไม่?

24 distributions  outliers  skewness  exponential  interquartile 

ฉันจะตรวจสอบได้อย่างไรว่าข้อมูลของฉันเช่นเงินเดือนมาจากการแจกแจงเลขชี้กำลังแบบต่อเนื่องใน R หรือไม่? นี่คือฮิสโตแกรมของตัวอย่างของฉัน: . ความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมาก!

22 r  distributions  goodness-of-fit  exponential 

ฉันมีข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการลดการปล่อยก๊าซและราคาต่อคัน: q24 <- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") ฉันรู้ว่านี่เป็นฟังก์ชั่นเอ็กซ์โปเนนเชียลดังนั้นฉันคาดหวังว่าจะสามารถหาแบบจำลองที่เหมาะกับ: model <- nls(cost.per.car ~ a * exp(b * reductions) + c, data = q24, start = …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

นี้น่าจะเป็นคำถามเล็กน้อย แต่การค้นหาของฉันได้รับการไร้ผลเพื่อให้ห่างไกลรวมทั้งบทความวิกิพีเดียนี้และ "บทสรุปของการกระจาย" เอกสาร ถ้ามีการแจกแจงแบบเดียวกันนั่นหมายความว่าตามการแจกแจงเอ็กซ์โพเนนเชียลหรือไม่?XXXeXeXe^X ในทำนองเดียวกันถ้าตามการแจกแจงเอ็กซ์โปเนนเชียลมันหมายถึงตามการกระจายตัวแบบสม่ำเสมอหรือไม่?YYYln(Y)ln(Y)ln(Y)

20 distributions  data-transformation  exponential  uniform 

เป็นอะไรที่ง่ายที่สุดวิธีที่จะเห็นว่าคำสั่งดังต่อไปนี้เป็นจริงหรือไม่? สมมติว่า(1) แสดง1)Y 1 , … , Y n iid ∼ Exp ( 1 ) Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1)∑ n i = 1 ( Y i - Y ( 1 ) ) ∼ Gamma ( n - 1 , 1 )∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) โปรดทราบว่าn}Y ( 1 …

18 self-study  distributions  exponential  order-statistics  jacobian 

สำหรับตัวแปรสุ่ม ( ) ฉันรู้สึกว่าสัญชาตญาณ\ mathbb {E} [X | X> x]ควรจะเท่ากับx + \ mathbb {E} [x]ตั้งแต่ความจำโดยคุณสมบัติการกระจายของx | x> xเป็นเช่นเดียวกับที่ของxแต่ขยับตัวไปทางขวาโดยxX∼Exp(λ)X∼Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda)E[X]=1λE[X]=1λ\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda}E[X|X>x]E[X|X>x]\mathbb{E}[X|X > x]x+E[X]x+E[X]x + \mathbb{E}[X]X|X>xX|X>xX|X > xXXXxxx อย่างไรก็ตามฉันกำลังดิ้นรนที่จะใช้คุณสมบัติที่ไม่มีหน่วยความจำเพื่อให้การพิสูจน์ที่เป็นรูปธรรม ความช่วยเหลือใด ๆ ที่ชื่นชมมาก ขอบคุณ

13 random-variable  exponential  conditional-expectation 

ฉันมีชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากและมีค่าสุ่มประมาณ 5% หายไป ตัวแปรเหล่านี้มีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน ตัวอย่างชุดข้อมูล R ต่อไปนี้เป็นเพียงตัวอย่างของเล่นที่มีข้อมูลที่สัมพันธ์กันจำลอง set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) <- paste("sample", 1:200, sep = "") #M variables are correlated N <- 2000000*0.05 # 5% random missing values inds …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

ถ้ามีการแจกแจงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลพร้อมพารามิเตอร์และนั้นเป็นอิสระร่วมกันความคาดหวังของXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 ในแง่ของและและค่าคงที่อื่น ๆnnnλλ\lambda หมายเหตุ:คำถามนี้มีอากาศที่เป็นคำตอบทางคณิตศาสตร์/math//q/12068/4051 ผู้อ่านก็จะดูมันเช่นกัน

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

กำลังพยายามคำนวณจำนวนการเข้าชมจากข้อมูลประชากรและบริการ ข้อมูลเบ้มาก histograms: แปลง qq (ซ้ายคือบันทึก): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityและserviceเป็นตัวแปรปัจจัย ฉันได้ค่า p ต่ำ *** สำหรับตัวแปรทั้งหมด แต่ฉันยังได้ค่า r-squared ต่ำที่ 0.05 ด้วย ฉันควรทำอย่างไรดี? รุ่นอื่นจะทำงานเช่นเลขชี้กำลังหรืออะไรบางอย่าง

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

ช่วงของความสัมพันธ์ที่สามารถบรรลุได้สำหรับคู่ของตัวแปรสุ่มแบบกระจายและโดยที่คืออะไร พารามิเตอร์อัตรา?X1∼Exp(λ1)X1∼Exp(λ1)X_1 \sim {\rm Exp}(\lambda_1)X2∼Exp(λ2)X2∼Exp(λ2)X_2 \sim {\rm Exp}(\lambda_2)λ1,λ2>0λ1,λ2>0\lambda_1, \lambda_2 > 0

12 correlation  exponential