คำถามติดแท็ก interarrival-time

ในการอ่านบันทึกย่อของ Blake Master เกี่ยวกับการบรรยายของ Peter Thiel ในช่วงเริ่มต้นฉันเจอคำอุปมาเรื่องพรมแดนด้านเทคโนโลยีนี้: นึกภาพโลกว่าถูกปกคลุมด้วยบึงทะเลสาบและมหาสมุทร คุณอยู่ในเรือในน้ำ แต่มันมีหมอกมากคุณจึงไม่รู้ว่ามันอยู่ไกลจากฝั่งตรงไหน คุณไม่รู้ว่าคุณอยู่ในสระน้ำทะเลสาบหรือมหาสมุทร หากคุณอยู่ในสระน้ำคุณอาจคาดว่าการข้ามจะใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมง ดังนั้นถ้าคุณออกไปเที่ยวทั้งวันคุณจะอยู่ในทะเลสาบหรือมหาสมุทร หากคุณออกนอกประเทศเป็นปีคุณกำลังข้ามมหาสมุทร การเดินทางที่ยาวนานขึ้นการเดินทางที่เหลือของคุณก็นานขึ้น เป็นเรื่องจริงที่คุณจะเข้าใกล้อีกด้านมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป แต่ที่นี่เวลาผ่านไปก็บ่งบอกว่าคุณยังมีวิธีที่จะไป คำถามของฉัน: มีการแจกแจงความน่าจะเป็นหรือกรอบงานเชิงสถิติที่เป็นแบบอย่างที่ดีที่สุดในสถานการณ์นี้

15 distributions  queueing  interarrival-time 

mgcvแพคเกจสำหรับการRมีสองฟังก์ชั่นสำหรับการปฏิสัมพันธ์กระชับเมตริกซ์ผลิตภัณฑ์: และte() ti()ฉันเข้าใจการแบ่งขั้นพื้นฐานของการใช้แรงงานระหว่างคนทั้งสอง (ปรับให้เหมาะสมกับการทำงานแบบไม่เป็นเชิงเส้นเปรียบเทียบกับการย่อยสลายการโต้ตอบนี้เป็นผลกระทบหลักและการโต้ตอบ) สิ่งที่ฉันไม่เข้าใจคือสาเหตุte(x1, x2)และti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)อาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่าง (เล็กน้อย) MWE (ดัดแปลงมาจาก?ti): require(mgcv) test1 <- function(x,z,sx=0.3,sz=0.4) { x <- x*20 (pi**sx*sz)*(1.2*exp(-(x-0.2)^2/sx^2-(z-0.3)^2/sz^2)+ 0.8*exp(-(x-0.7)^2/sx^2-(z-0.8)^2/sz^2)) } n <- 500 x <- runif(n)/20;z <- runif(n); xs <- seq(0,1,length=30)/20;zs <- seq(0,1,length=30) pr <- data.frame(x=rep(xs,30),z=rep(zs,rep(30,30))) truth <- matrix(test1(pr$x,pr$z),30,30) f <- test1(x,z) y <- f …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa