Considere un gráfico geométrico aleatorio infinito en el que las ubicaciones de los nodos siguen un proceso de punto de Poisson con densidad y los bordes se colocan entre los nodos que están más cerca que d . Por lo tanto, la longitud de los bordes sigue el siguiente PDF:ρρ\rhoredd F( l ) = { 2...
Desarrollé un estimador de densidad de kernel simple en Java, basado en unas pocas docenas de puntos (tal vez hasta cien) y una función de kernel gaussiana. La implementación me da el PDF y el CDF de mi distribución de probabilidad en cualquier momento. Ahora me gustaría implementar un método de...
En ecología, a menudo usamos la ecuación de crecimiento logístico: Nt=KN0ertK+N0ert−1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} o Nt=KN0N0+(K−N0)e−rtNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} donde es la capacidad de carga (densidad máxima alcanzada),...
Frecuentemente surge en las ciencias sociales que las variables que deberían distribuirse de alguna manera, digamos normalmente, terminan teniendo una discontinuidad en su distribución alrededor de ciertos puntos. Por ejemplo, si hay puntos de corte específicos como "pasar / fallar" y si estas...
Estoy trabajando en una función de Monte Carlo para valorar varios activos con rendimientos parcialmente correlacionados. Actualmente, acabo de generar una matriz de covarianza y alimentar la rmvnorm()función en R. (Genera valores aleatorios correlacionados). Sin embargo, al observar las...
Estoy haciendo una estimación de densidad de Kernel, con un conjunto de puntos ponderados (es decir, cada muestra tiene un peso que no es necesario), en N dimensiones. Además, estas muestras están solo en un espacio métrico (es decir, podemos definir una distancia entre ellas) pero nada más. Por...
¿Es posible hacer que el PDF de la diferencia de dos iid rv se vea como un rectángulo (en lugar de, digamos, el triángulo que obtenemos si los rv se toman de la distribución uniforme). es decir, ¿es posible que el PDF f de jk (para dos iid rv tomados de alguna distribución) tenga f (x) = 0.5 para...
Un pdf generalmente se escribe como , donde la minúscula se trata como una realización o resultado de la variable aleatoria que tiene ese pdf. Del mismo modo, un cdf se escribe como , que tiene el significado . Sin embargo, en algunas circunstancias, como la definición de la función de puntuación y...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
Necesito encontrar una clase de distribución simétrica de baja curtosis, que incluya la distribución gaussiana uniforme, triangular y normal. La distribución de Irwin-Hall (suma del uniforme estándar) ofrece esta característica, pero no trata las órdenes enteras . Sin embargo, si simplemente resume...
Tengo datos de accidentes automovilísticos por hora del día. Como era de esperar, son altas en la mitad del día y alcanzan su punto máximo en la hora pico. geom_density predeterminado de ggplot2 lo suaviza muy bien Un subconjunto de los datos, para los accidentes relacionados con la bebida, es...
En el contexto de la inferencia basada en la probabilidad, he visto alguna notación sobre los parámetros de interés que he encontrado un poco confusa. Por ejemplo, notación como y .pθ(x)pθ(x)p_{\theta}(x)Eθ[S(θ)]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] ¿Cuál es el significado del...
Esta es una continuación directa de mi pregunta reciente . Lo que realmente quiero obtener es la distribución de , donde son uniformes en . Ahora, la distribución de se calculó con éxito en el hilo mencionado , y llamémosla . La distribución de es simplemente . El último paso sería calcular la...
Sé que el PDF es la primera derivada del CDF para una variable aleatoria continua, y la diferencia para una variable aleatoria discreta. Sin embargo, me gustaría saber por qué esto es así, ¿por qué hay dos casos diferentes para discreto y
Supongamos que tengo variables aleatorias normales independientesnortenorten X1∼ N (μ1,σ21)X2∼ N (μ2,σ22)⋮Xnorte∼ N (μnorte,σ2norte)X1∼norte(μ1,σ12)X2∼norte(μ2,σ22)⋮Xnorte∼norte(μnorte,σnorte2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim...
La versión general: Necesito estimar donde y son continuos y multivariados. Prefiero hacerlo de forma no paramétrica porque no tengo una buena forma funcional en mente y debe ser algo como imparcial. Quería usar un estimador de densidad de kernel condicional, pero me di cuenta de que primero...
Tratando de demostrar que esto no pertenece a una familia exponencial. f(y|a)=4(y+a)(1+4a);0<y<1,a>0f(y|a)=4(y+a)(1+4a);0<y<1,a>0f(y|a)=4\frac{(y+a)}{(1+4a)} ; 0 < y < 1 , a>0 Aquí está mi enfoque: f(y|a)=4(y+a)e−log(1+4a)f(y|a)=4(y+a)e−log(1+4a)f(y|a) =...
Necesito calcular el Dirichlet CDF , pero solo puedo encontrar implementaciones del PDF . ¿Saben ustedes de alguna biblioteca (preferiblemente en R)
Estoy ejecutando la simulación en un modelo lineal. Obtengo 1000 resultados y los resultados se colocan en un gráfico de densidad. Entiendo que xaxis es la variable dependiente y yaxis representa la densidad del núcleo. Yaxis está en números decimales como de 0 a 0.15. ¿Cómo les explico esto a los...
Estoy tratando de ajustar una distribución gamma inversa de tres parámetros a mis datos en R o Python. Me gustaría hacer esto usando la estimación de máxima verosimilitud (MLE). El pdf del gamma inverso de tres parámetros viene dado por: Donde Γ es la función gamma, ρ es la forma, α es la...