คำถามติดแท็ก uniform

เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้พบในหนังสือพิมพ์โดย Klammer และคณะ คำสั่งที่ค่า p ควรกระจายอย่างสม่ำเสมอ ฉันเชื่อผู้แต่ง แต่ไม่เข้าใจว่าทำไมจึงเป็นเช่นนั้น Klammer, AA, Park, CY และ Stafford โนเบิลดับบลิว (2009) สถิติการสอบเทียบของฟังก์ชั่น SEQUEST XCorr วารสารวิจัยโปรตีน 8 (4): 2106–2113

115 p-value  uniform 

ฉันกำลังมองหาวิธีการสร้างตัวเลขสุ่มที่ปรากฏจะได้รับเครื่องแบบกระจาย - และทุกการทดสอบจะแสดงให้พวกเขาเป็นเครื่องแบบ - ยกเว้นว่าพวกเขาจะกระจายกว่าข้อมูลเครื่องแบบจริงอย่างสม่ำเสมอมากขึ้น ปัญหาที่ฉันมีกับเครื่องแบบ "จริง" คือพวกเขาจะจัดกลุ่มเป็นครั้งคราว เอฟเฟกต์นี้แข็งแกร่งกว่าขนาดตัวอย่างที่ต่ำ Roughly พูดว่า: เมื่อฉันวาด randoms Uniform สองตัวใน U [0; 1] โอกาสอยู่ที่ประมาณ 10% ซึ่งอยู่ในช่วง 0.1 และ 1% ที่อยู่ภายใน 0.01 ดังนั้นฉันกำลังมองหาวิธีที่ดีในการสร้างตัวเลขสุ่มที่มีการกระจายกว่า randoms ใช้ตัวอย่างกรณี: บอกว่าฉันทำเกมคอมพิวเตอร์และฉันต้องการวางสมบัติแบบสุ่มบนแผนที่ (ไม่สนใจสิ่งอื่นใด) ฉันไม่ต้องการให้สมบัติอยู่ในที่เดียวมันควรอยู่ทั่วแผนที่ ถ้าผมใส่พูดว่าแรนดอมเครื่องแบบ 10 ชิ้นโอกาสที่จะไม่ต่ำมากที่มี 5 หรือใกล้เคียงกันมาก นี่อาจทำให้ผู้เล่นคนหนึ่งได้เปรียบกว่าผู้เล่นคนอื่น นึกถึงเรือกวาดทุ่นระเบิดโอกาส (แม้ว่าจะต่ำถ้ามีเหมืองมากพอ) คุณคิดว่าคุณโชคดีมากและชนะด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว แนวทางที่ไร้เดียงสามากสำหรับปัญหาของฉันคือการแบ่งข้อมูลออกเป็นกริด ตราบใดที่จำนวนมีขนาดใหญ่พอ (และมีปัจจัย) ก็สามารถบังคับใช้ความสม่ำเสมอเป็นพิเศษได้ด้วยวิธีนี้ ดังนั้นแทนที่จะวาด 12 ตัวแปรสุ่มจาก U [0; …

43 distributions  random-generation  uniform  quasi-monte-carlo 

ฉันสงสัยเกี่ยวกับอันนี้มาระยะหนึ่งแล้ว ฉันพบว่ามันแปลกเล็กน้อยว่าเกิดขึ้นโดยฉับพลันได้อย่างไร โดยพื้นฐานแล้วทำไมเราถึงต้องการเครื่องแบบเพียงสามชุดสำหรับเพื่อให้เรียบเนียนเหมือนที่เคยทำ? และทำไมการปรับให้เรียบจึงเกิดขึ้นค่อนข้างเร็วZnZnZ_n Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (ภาพที่ถูกขโมยไปอย่างไร้สาระจากบล็อกของ John D. Cook: http://www.johndcook.com/blog/2009/02/12/sums-of-uniform-random-values/ ) ทำไมมันไม่ใช้พูดสี่ชุด? หรือห้า หรือ...?

40 normal-distribution  mathematical-statistics  uniform  central-limit-theorem 

ฉันกำลังสร้างบิตสุ่ม 8 บิต (ทั้ง 0 หรือ 1) และต่อกันเข้าด้วยกันเพื่อสร้างหมายเลข 8 บิต การจำลองแบบหลามอย่างง่ายทำให้ได้การแจกแจงแบบสม่ำเสมอบนชุดแยก [0, 255] ฉันพยายามหาเหตุผลว่าทำไมเรื่องนี้ถึงสมเหตุสมผลในหัวของฉัน ถ้าฉันเปรียบเทียบสิ่งนี้กับการโยนเหรียญ 8 เหรียญค่าที่คาดหวังจะไม่อยู่ที่ประมาณ 4 หัว / 4 ก้อยหรือไม่ ดังนั้นสำหรับฉันแล้วมันก็สมเหตุสมผลแล้วที่ผลลัพธ์ของฉันควรสะท้อนถึงจุดที่อยู่ตรงกลางของช่วง กล่าวอีกนัยหนึ่งเหตุใดลำดับของเลขศูนย์ 8 หรือ 8 อันดูเหมือนจะเท่ากันอย่างน่าจะเป็นลำดับที่ 4 และ 4 หรือ 5 และ 3 เป็นต้น สิ่งที่ฉันหายไปที่นี่?

35 binomial  random-generation  uniform 

ฉันรู้ว่าเอนโทรปีคือการวัดแบบแผนของกระบวนการ / ตัวแปรและสามารถกำหนดได้ดังนี้ สำหรับตัวแปรสุ่มX ∈X∈X \inชุด: - H ( X ) = Σ x ฉัน ∈ - P ( x ฉัน ) เข้าสู่ระบบ( P ( x ฉัน ) ) ในหนังสือเกี่ยวกับเอนโทรปีและทฤษฎีข้อมูลโดยแมคเคย์เขาได้ให้ถ้อยแถลงนี้ใน Ch2AAH(X)=∑xi∈A−p(xi)log(p(xi))H(X)= \sum_{x_i \in A} -p(x_i) \log (p(x_i)) เอนโทรปีจะถูกขยายให้มากที่สุดถ้า p เป็นชุด ฉันสามารถเข้าใจได้เช่นถ้าดาต้าพอยน์ทั้งหมดในชุดAAAถูกเลือกด้วยความน่าจะเป็น1 / m1/m1/m ( mmmเป็นความสำคัญของเซตAAA ) จากนั้นการสุ่มหรือเอนโทรปีจะเพิ่มขึ้น แต่ถ้าเรารู้ว่าบางจุดในเซตAAAจะเกิดขึ้นโดยมีความน่าจะเป็นมากกว่าคนอื่น ๆ (พูดในกรณีของการแจกแจงแบบปกติที่ความเข้มข้นสูงสุดของจุดข้อมูลอยู่รอบค่าเฉลี่ยและพื้นที่เบี่ยงเบนมาตรฐานขนาดเล็กรอบมัน …

32 uniform  entropy  maximum-entropy 

ฉันกำลังมองหาการกระจายที่ความหนาแน่นของความน่าจะเป็นลดลงอย่างรวดเร็วหลังจากบางจุดห่างจากค่าเฉลี่ยหรือในคำพูดของฉันเป็น "การกระจายตัวของรูปที่ราบสูง" บางสิ่งบางอย่างในระหว่าง Gaussian และเครื่องแบบ

30 distributions  normal-distribution  uniform 

ฉันคิดว่านี่เป็นหัวข้อที่น่าสนใจและฉันไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ กฎแห่งฟิสิกส์ใดที่ทำให้เกิดปรากฏการณ์ทางธรรมชาติมากมายที่มีการแจกแจงแบบปกติ ดูเหมือนง่ายกว่าที่พวกเขาจะมีการแจกแจงแบบเดียวกัน มันยากสำหรับฉันที่จะเข้าใจสิ่งนี้และฉันรู้สึกว่าฉันขาดข้อมูลบางอย่าง ใครสามารถช่วยฉันด้วยคำอธิบายที่ดีหรือเชื่อมโยงฉันกับหนังสือ / วิดีโอ / บทความ?

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

ฉันจะทดสอบความเป็นธรรมของผู้ตายยี่สิบคน (d20) ได้อย่างไร? เห็นได้ชัดว่าฉันจะเปรียบเทียบการกระจายตัวของค่าเทียบกับการกระจายตัวแบบสม่ำเสมอ ฉันจำไม่ได้ว่าใช้การทดสอบ Chi-Square ในวิทยาลัย ฉันจะใช้สิ่งนี้เพื่อดูว่าผู้ตายมีความยุติธรรมได้อย่างไร

29 hypothesis-testing  chi-squared  goodness-of-fit  uniform  dice 

ฉันกำลังพยายามหาตัวชี้วัดสำหรับการวัดความไม่สม่ำเสมอของการแจกแจงสำหรับการทดลองที่ฉันใช้อยู่ ฉันมีตัวแปรสุ่มที่ควรกระจายอย่างสม่ำเสมอในกรณีส่วนใหญ่และฉันต้องการระบุตัวอย่างของชุดข้อมูลที่และตัวแปรไม่กระจายอย่างสม่ำเสมอภายในระยะขอบ ตัวอย่างของชุดข้อมูลสามชุดแต่ละชุดมีการวัด 10 ค่าซึ่งแสดงความถี่ของการเกิดสิ่งที่ฉันวัดได้อาจเป็นดังนี้: a: [10% 11% 10% 9% 9% 11% 10% 10% 12% 8%] b: [10% 10% 10% 8% 10% 10% 9% 9% 12% 8%] c: [ 3% 2% 60% 2% 3% 7% 6% 5% 5% 7%] <-- non-uniform d: [98% 97% 99% 98% 98% 96% 99% 96% …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

นี่เป็นคำถามที่สัมภาษณ์สำหรับตำแหน่งนักวิเคราะห์เชิงปริมาณรายงานที่นี่ สมมติว่าเราวาดจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอและการจับสลากคือ iid ความยาวที่คาดหวังของการแจกแจงแบบซ้ำซ้อนเพิ่มขึ้นคือเท่าใด? คือเราหยุดการวาดถ้าการดึงปัจจุบันมีขนาดเล็กกว่าหรือเท่ากับการวาดก่อนหน้า[0,1][0,1][0,1] ฉันได้รับสองสามครั้งแรก: \ Pr (\ text {length} = 2) = \ int_0 ^ 1 \ int_ {x_1} ^ 1 \ int_0 ^ {x_2} \ mathrm {d} x_3 \, \ mathrm {d} x_2 \, \ mathrm {d} x_1 = 1/3 \ Pr (\ text {length} = 3) …

28 probability  random-variable  expected-value  uniform  iid 

การแจกแจงมาตรฐานส่วนใหญ่ใน R มีตระกูลคำสั่ง - pdf / pmf, cdf / cmf, quantile, deviates แบบสุ่ม (ตัวอย่างเช่น dnorm, pnorm, qnorm, rnorm) ฉันรู้ว่ามันง่ายพอที่จะใช้ประโยชน์จากคำสั่งมาตรฐานในการทำซ้ำฟังก์ชั่นเหล่านี้สำหรับการแจกแจงแบบไม่ต่อเนื่องกัน แต่มีฟังก์ชั่นตระกูลในตัวที่ต้องการสำหรับการสร้างแบบจำลองการกระจายชุดแบบไม่ต่อเนื่องใน R

28 r  distributions  uniform 

เรากลิ้งดายแบบ 6 ด้านเป็นจำนวนมาก การคำนวณความแตกต่าง (ค่าสัมบูรณ์) ระหว่างม้วนและม้วนก่อนหน้านั้นคาดว่าจะมีการกระจายความแตกต่างอย่างสม่ำเสมอหรือไม่ เพื่ออธิบายด้วย 10 ม้วน: roll num result diff 1 1 0 2 2 1 3 1 1 4 3 2 5 3 0 6 5 2 7 1 4 8 6 5 9 4 2 10 4 0 จะdiffค่าจะกระจายเหมือนกัน?

22 distributions  uniform 

ปล่อยให้แท่งที่มีความยาว 1 แตกเป็นชิ้นเล็ก ๆ น้อย ๆ โดยมีการสุ่มk + 1k+1k+1การกระจายตัวของความยาวของส่วนที่ยาวที่สุดคืออะไร? เป็นทางการมากขึ้นให้เป็น IIDและให้เป็นคำสั่งทางสถิติที่เกี่ยวข้องนั่นคือเราเพียงแค่สั่ง ตัวอย่างในลักษณะที่{(k)} ให้ขวา)( ยู1, … คุณk)(ยู1,...ยูk)(U_1, \ldots U_k)ยู( 0 , 1 )ยู(0,1)U(0,1)U ( 1 ) ≤ U ( 2 ) ≤ , … , ≤ U ( k ) Z k = สูงสุด( U ( 1 ) , U ( …

21 distributions  uniform  order-statistics  dirichlet-distribution  maximum 

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

20 distributions  data-transformation  exponential  uniform 

ให้คาร์ทีเซียนพิกัดของจุดสุ่มจะเลือกเซนต์(-10,10)x,yx,yx,y(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) ดังนั้นรัศมีจะไม่กระจายอย่างสม่ำเสมอเป็นโดยนัย 's รูปแบบไฟล์ PDFρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho อย่างไรก็ตามฉันคาดว่าเกือบจะเหมือนกันยกเว้นสิ่งประดิษฐ์เนื่องจากมีของเหลือ 4 ชิ้นที่ขอบ:θ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta = \arctan{\frac{y}{x}} ต่อไปนี้เป็นฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่คำนวณ grafically ของและ : θθ\thetaρρ\rho ตอนนี้ถ้าฉันปล่อยให้ถูกแจกจ่าย stจากนั้นดูเหมือนกระจายอย่างสม่ำเสมอ:x , y ∼ N ( 0 , 20 2 ) × N ( 0 , 20 2 ) θx,yx,yx,yx,y∼N(0,202)×N(0,202)x,y∼N(0,202)×N(0,202)x,y \sim N(0,20^2)\times N(0,20^2)θθ\theta ทำไมไม่เหมือนกันเมื่อและเป็นชุดเมื่อ ?θθ\theta(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform