Preguntas etiquetadas con cdf

Mi profesor de estadísticas básicamente dijo que si se le da uno de los siguientes tres, puede encontrar los otros dos: Función de distribución acumulativa Función generadora de momentos Función de densidad de probabilidad Pero mi profesor de econometría dijo que los CDF son más...

Estoy trabajando con dos distribuciones normales independientes e , con medias y y varianzas y .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXYYYμXμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Estoy interesado en la distribución de su relación . Ni ni tienen una media de cero, por lo que no se distribuye como...

Estoy leyendo sobre la función cuantil, pero no me queda claro. ¿Podría proporcionar una explicación más intuitiva que la que se proporciona a continuación? Como el cdf es una función monotónicamente creciente, tiene una inversa; denotémoslo por . Si es el cdf de , entonces es el valor de tal...

Varias pruebas de hipótesis, como la GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, etc., siguen este formato básico:χ2χ2\chi^{2} H0 0H0H_0 : los datos siguen la distribución dada. H1H1H_1 : los datos no siguen la distribución dada. Típicamente, uno evalúa la afirmación de que algunos datos dados...

¿Cómo puedo encontrar el PDF (función de densidad de probabilidad) de una distribución dada la CDF (función de distribución

Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Necesito calcular la función de distribución acumulativa de una muestra de...

Estoy aprendiendo sobre la función empírica de distribución acumulativa. Pero aun no entiendo ¿Por qué se llama 'Empírico'? ¿Hay alguna diferencia entre Empirical CDF y

¿Cómo funciona el método de inversión? Digamos que tengo una muestra aleatoria con densidad sobre y, por lo tanto, con cdf en . Luego, por el método de inversión obtengo la distribución de como . X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta}...

Siempre me han dicho que un CDF es único, sin embargo, un PDF / PMF no es único, ¿por qué es eso? ¿Puedes dar un ejemplo donde un PDF / PMF no es

¿El pdf y el pmf y el cdf contienen la misma información? Para mí, el pdf da toda la probabilidad a un cierto punto (básicamente el área bajo la probabilidad). Las pmf dan la probabilidad de cierto punto. El cdf da la probabilidad bajo cierto punto. Entonces, para mí, el pdf y el cdf tienen la...

Supongamos que tengo una variable como Xcon distribución desconocida. En Mathematica, al usar la SmoothKernelDensityfunción podemos tener una función de densidad estimada. Esta función de densidad estimada se puede usar junto con la PDFfunción para calcular la función de densidad de probabilidad de...

He leído aquí que, dada una muestra de una distribución continua con cdf F X , la muestra correspondiente a U i = F X ( X i ) sigue una distribución uniforme estándar.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) He verificado esto usando simulaciones...

Estoy tratando de determinar si mi conjunto de datos de datos continuos sigue una distribución gamma con parámetros shape 1.7 y rate 0.000063.====== El problema es que cuando uso R para crear una gráfica QQ de mi conjunto de datos contra la distribución teórica gamma (1.7, 0.000063), obtengo una...

Si FZFZF_Z es un CDF, parece que FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α > 0α>0 0\alpha \gt 0 ) también es un CDF. P: ¿Es este un resultado estándar? P: ¿Hay una buena manera de encontrar una función ggg con X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) st FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , donde...

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con...

Tengo una distribución empírica . Lo calculo de la siguiente maneraG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Denote , es decir, es el pdf mientras que es el cdf.h Gh ( x ) = dG / dXh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhsolGG Ahora quiero resolver una ecuación para el límite...

Las funciones empíricas de CDF generalmente se estiman mediante una función de paso. ¿Hay alguna razón por la cual esto se hace de tal manera y no mediante el uso de una interpolación lineal? ¿La función de paso tiene propiedades teóricas interesantes que nos hacen preferirla? Aquí hay un ejemplo...

Mi pregunta está inspirada en el generador de números aleatorios exponencial incorporado de R , la función rexp(). Al intentar generar números aleatorios distribuidos exponencialmente, muchos libros de texto recomiendan el método de transformación inversa como se describe en esta página de...

Si el PDF normal estándar es F( x ) = 12 π--√mi- x2/ 2F(X)=12πmi-X2/ /2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} y el CDF es F( x ) = 12 π--√∫X- ∞mi- x2/ 2d x,F(X)=12π∫-∞Xmi-X2/ /2reX,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, ¿Cómo se convierte esto en una función de...

Estoy casi seguro de que ya he visto el siguiente resultado en las estadísticas, pero no puedo recordar dónde. Si es una variable aleatoria positiva y entonces cuando , donde es el cdf de