คำถามติดแท็ก pareto-distribution

ฉันมีความถี่ในการสืบค้นหลายครั้งและฉันจำเป็นต้องประเมินค่าสัมประสิทธิ์ของกฎหมายของ Zipf นี่คือความถี่สูงสุด: 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

สมมติว่ามีข้อมูลต่อไปนี้: 8232302 684531 116857 89724 82267 75988 63871 23718 1696 436 439 248 235 ต้องการวิธีง่ายๆในการจัดวางชุดข้อมูลนี้ (และชุดข้อมูลอื่น ๆ ) ให้เป็นแบบ Pareto เป็นการดีที่มันจะส่งออกค่าทางทฤษฎีที่ตรงกันจับคู่พารามิเตอร์น้อยลง

22 r  pareto-distribution 

ฉันสงสัยว่าผลการจัดจำหน่ายในสิ่งที่เพิ่มสอง (หรือมากกว่า) ชนิดหนึ่งในการกระจาย Pareto ของแบบฟอร์มalpha} จากการทดลองดูเหมือนว่ากฎหมายพลังงานสองโหมดซึ่งแสดงถึงความแตกต่างของอัลฟาx−αx−αx^{-\alpha}

12 distributions  power-law  pareto-distribution 

ฉันต้องการตรวจสอบRว่าข้อมูลของฉันตรงกับการแจกแจงแบบล็อกปกติหรือแบบ Pareto ฉันจะทำสิ่งนั้นได้อย่างไร อาจks.testช่วยให้ฉันทำเช่นนั้นได้ แต่ฉันจะรับพารามิเตอร์αα\alphaและkkkสำหรับการกระจาย Pareto สำหรับข้อมูลของฉันได้อย่างไร

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันเริ่มใช้การสุ่มตัวอย่างความสำคัญแบบพาเรนต์แบบเรียบง่ายจาก Pareto การตรวจสอบความถูกต้องแบบ cross-one-out (PSIS-LOO) ที่อธิบายไว้ในเอกสารเหล่านี้: Vehtari, A. , & Gelman, A. (2015) การสุ่มตัวอย่างสำคัญของ Pareto ทำให้ราบรื่น พิมพ์ล่วงหน้า arXiv ( ลิงก์ ) Vehtari, A. , Gelman, A. , & Gabry, J. (2016) การประเมินรูปแบบเบย์ในทางปฏิบัติโดยใช้การตรวจสอบความถูกต้องแบบลาก่อนและ WAIC คำนำหน้า arXiv ( ลิงก์ ) สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการที่น่าสนใจอย่างมากในการประเมินแบบจำลองนอกตัวอย่างเนื่องจากช่วยให้สามารถทำการ LOO-CV ด้วยการเรียกใช้ MCMC เดียวและถูกกล่าวหาว่าดีกว่าเกณฑ์ข้อมูลที่มีอยู่เช่น WAIC k^ผมk^ผม\hat{k}_ik^ผม≳ 0.7k^ผม≳0.7\hat{k}_i \gtrsim 0.7 …

10 machine-learning  cross-validation  mcmc  pareto-distribution  importance-sampling 

ฉันมีปัญหากับพารามิเตอร์การประมาณสำหรับ Zipf สถานการณ์ของฉันมีดังต่อไปนี้: ฉันมีชุดตัวอย่าง (วัดจากการทดลองที่สร้างการโทรที่ควรทำตามการแจกแจงแบบ Zipf) ฉันต้องแสดงให้เห็นว่าเครื่องกำเนิดนี้สร้างสายด้วยการกระจาย zipf จริงๆ ฉันอ่านคำถาม & คำตอบนี้แล้วจะคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ของกฎหมายของ Zipf จากความถี่สูงสุดหนึ่งชุดได้อย่างไร แต่ฉันไปถึงผลลัพธ์ที่ไม่ดีเพราะฉันใช้การแจกแจงที่ถูกตัดทอน ตัวอย่างเช่นถ้าฉันตั้งค่า "s" เป็น "0.9" สำหรับกระบวนการสร้างถ้าฉันพยายามประเมินค่า "s" ตามที่เขียนไว้ใน Q&A ที่รายงานฉันได้รับ "s" เท่ากับ 0.2 ca ฉันคิดว่านี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าฉันใช้การกระจาย TRUNCATED (ฉันต้อง จำกัด zipf ด้วยจุดที่ถูกตัดทอนมันถูกตัดทอน) ฉันจะประมาณค่าพารามิเตอร์ด้วยการกระจาย zipf ที่ถูกตัดทอนได้อย่างไร

10 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

ใครบางคนสามารถให้คำอธิบายง่ายๆ (บุคคลทั่วไป) เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการแจกแจงแบบพาเรโตกับทฤษฎีการ จำกัด ศูนย์กลาง (เช่นนำมาประยุกต์ใช้ได้หรือไม่ทำไม / เพราะเหตุใด) ฉันพยายามที่จะเข้าใจคำสั่งต่อไปนี้: "ทฤษฎีบทขีด จำกัด กลางนั้นใช้ไม่ได้กับการแจกแจงทุกครั้งนี่เป็นเพราะความจริงที่น่าสะพรึงกลัว - ค่าเฉลี่ยตัวอย่างจะถูกจัดกลุ่มรอบค่าเฉลี่ยของการแจกแจงต้นแบบถ้ามีอยู่ แต่การแจกแจงจะไม่มีความหมายได้อย่างไร นั่นไม่ได้หมายความว่าการแจกแจงแบบพาเรโตถ้าคุณพยายามคำนวณโดยใช้วิธีการปกติมันจะเปลี่ยนไปเป็นอนันต์ "

10 variance  central-limit-theorem  intuition  pareto-distribution  fat-tails