Una familia de dos parámetros de distribuciones univariadas definidas en el intervalo . [ 0 , 1 ] [0,1]
Descargo de responsabilidad: no soy un estadístico sino un ingeniero de software. La mayor parte de mi conocimiento en estadística proviene de la autoeducación, por lo que todavía tengo muchas lagunas en la comprensión de conceptos que pueden parecer triviales para otras personas aquí. Así que...
¿Cómo puedo calcular los parámetros y para una distribución Beta si sé la media y la varianza que quiero que tenga la distribución? Los ejemplos de un comando R para hacer esto serían de gran
Estoy pensando en construir un modelo que prediga una relación , donde y y . Entonces, la relación estaría entre y .a ≤ b a > 0 b > 0 0 1a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Podría usar la regresión lineal, aunque naturalmente no se limita a 0..1. No tengo ninguna...
Sé que la distribución beta es conjugado a la binomial. Pero, ¿qué es el conjugado antes de la beta?
Soy un estudiante de posgrado desarrollando un interés por las estadísticas En general, me gusta el material, pero a veces me cuesta pensar en aplicaciones para la vida real. Específicamente, mi pregunta es sobre distribuciones estadísticas comúnmente utilizadas (normal - beta-gamma, etc.). Supongo...
Soy más programador que estadístico, así que espero que esta pregunta no sea demasiado ingenua. Sucede en las ejecuciones de programas de muestreo en momentos aleatorios. Si tomo N = 10 muestras de tiempo aleatorio del estado del programa, podría ver la función Foo ejecutándose en, por ejemplo, I...
Si xx\mathbf{x} e yy\mathbf{y} son dos vectores unitarios aleatorios independientes en RDRD\mathbb{R}^D (distribuidos uniformemente en una esfera unitaria), ¿cuál es la distribución de su producto escalar (producto de puntos) x⋅yx⋅y\mathbf x \cdot \mathbf y
Estoy tratando de hacer análisis de series de tiempo y soy nuevo en este campo. Tengo un recuento diario de un evento del 2006 al 2009 y quiero ajustarle un modelo de serie temporal. Aquí está el progreso que he hecho: timeSeriesObj =
En el libro de Jaynes "Teoría de la probabilidad: la lógica de la ciencia" , Jaynes tiene un capítulo (Capítulo 18) titulado "La distribución y la regla de sucesión" en el que presenta la idea de distribuciones , que este pasaje ayuda a ilustrar:A pUNApagsUNApagsA_pUNApagsUNApagsA_p [...] Para...
Tengo algunos datos en [0,1] que me gustaría analizar con una regresión beta. Por supuesto, hay que hacer algo para acomodar los valores de 0,1. No me gusta modificar los datos para que se ajusten a un modelo. Tampoco creo que la inflación cero y 1 sea una buena idea porque creo que en este caso...
Estoy tratando de producir un modelo para el que tengo una variable de respuesta que es una proporción entre 0 y 1, esto incluye bastantes 0s y 1s pero también muchos valores intermedios. Estoy pensando en intentar una regresión beta. El paquete que he encontrado para R (betareg) solo permite...
La distribución beta aparece bajo dos parametrizaciones (o aquí ) f(x)∝xα(1−x)β(1)(1)f(x)∝xα(1−x)β f(x) \propto x^{\alpha} (1-x)^{\beta} \tag{1} o el que parece ser usado más comúnmente f(x)∝xα−1(1−x)β−1(2)(2)f(x)∝xα−1(1−x)β−1 f(x) \propto x^{\alpha-1} (1-x)^{\beta-1} \tag{2} Pero, ¿por qué...
La regresión beta (es decir, GLM con distribución beta y generalmente la función de enlace logit) a menudo se recomienda para tratar la respuesta, también conocida como variable dependiente que toma valores entre 0 y 1, como fracciones, razones o probabilidades: regresión para un resultado...
Estoy buscando antecedentes no informativos para que la distribución beta funcione con un proceso binomial (Hit / Miss). Al principio pensé en usar que genera un PDF uniforme, o Jeffrey antes α = 0.5 , β = 0.5 . Pero en realidad estoy buscando antecedentes que tengan el mínimo efecto en los...
Mi pregunta es: ¿Cuál es la relación matemática entre el distribución Beta y los coeficientes del modelo de regresión logística ? Para ilustrar: la función logística (sigmoidea) viene dada por f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} y se usa para modelar probabilidades en el...
Tengo algunos datos que están limitados entre 0 y 1. He usado el betaregpaquete en R para ajustar un modelo de regresión con los datos limitados como la variable dependiente. Mi pregunta es: ¿cómo interpreto los coeficientes de la
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Según Wikipedia, la distribución de probabilidad beta tiene dos parámetros de forma: αα\alpha y ββ\beta . Cuando llamo scipy.stats.beta.fit(x)a Python, donde xhay un montón de números en el rango , se devuelven 4 valores. Esto me parece extraño.[0,1][0,1][0,1] Después de buscar en Google,...
Supongamos que define: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) donde Φ−1Φ−1\Phi^{-1} es el inverso del CDF de la distribución normal estándar . Mi pregunta es: ¿hay una distribución simple que siga YYY , o que pueda aproximarse a YYY ? Pregunto...
Como estoy seguro de que todos aquí ya lo saben, el PDF de la distribución Beta está dado porX∼ B ( a , b )X∼si(un,si)X \sim B(a,b) F( x ) = 1B ( a , b )Xa - 1( 1 - x )b - 1F(X)=1si(un,si)Xun-1(1-X)si-1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} He estado buscando por todo el lugar una explicación...