タグ付けされた質問 「uniform」

最近、私はKlammerらによる論文で発見しました。p値を均一に分布させる必要があるというステートメント。著者を信じていますが、なぜそうなのか理解できません。 Klammer、AA、Park、CY、およびStafford Noble、W。（2009）SEQUEST XCorr関数の統計的キャリブレーション。プロテオームリサーチジャーナル。8（4）：2106–2113。

115 p-value  uniform 

私は、均一に分布しているように見える乱数を生成する方法を探しています-そして、すべてのテストはそれらが均一であることを示します- 真の均一データよりも均等に分布していることを除いて。 「真の」均一なランダムの問題は、それらが時々クラスター化することです。この効果は、サンプルサイズが小さいほど強くなります。大まかに言って、U [0; 1]で2つのUniformランダムを描画すると、確率が0.1の範囲内にある可能性は約10％、0.01の範囲内にある可能性は1％です。 だから私は均一な乱数よりも均等に分布している乱数を生成する良い方法を探しています。 ユースケースの例：私はコンピューターゲームをやっていて、地図にランダムに宝物を置きたい（他のことは気にしない）とします。宝物をすべて1か所に集めたくはありません。地図全体に宝物を置くべきです。一様なランダムでは、たとえば10個のオブジェクトを配置した場合、5個ほどが互いに非常に近いという可能性は低くありません。これにより、あるプレイヤーが別のプレイヤーよりも有利になる場合があります。掃海艇について考えてみてください（十分な機雷がある場合は低いとはいえ）、あなたは本当に幸運で、ワンクリックで勝つことができます。 私の問題に対する非常に素朴なアプローチは、データをグリッドに分割することです。数が十分に大きい（そして要因がある）限り、この方法で余分な均一性を強制できます。したがって、U [0; 1]から12個のランダム変数を描画する代わりに、U [0; .5]から6個、U [0.5; 1]から6個、またはU [0; 1/3] + 4から4個描画できます。 U [1/3; 2/3]から+ U [2/3;から4; 1]。 この余分な均一性をユニフォームに取り入れるより良い方法はありますか？おそらく、バッチランダムに対してのみ機能します（単一のランダムを描画するときは、明らかに範囲全体を考慮する必要があります）。特に、後でレコードをシャッフルすることができます（したがって、最初の3番目から4番目のレコードではありません）。 少しずつやってみてはいかがですか？それで、最初はU [0; 1]にあり、次に各半分から2つ、各3つから1つ、各4つから1つですか？これは調査されましたか？xとyに異なるジェネレーターを使用して、それらを相関させないように注意する必要があります（最初のxyは常に下半分、2番目は左半分と下3番目、3番目は中央3番目と上3番目です）。 ..だから、少なくともいくつかのランダムなビンの並べ替えも必要です。そして、長期的には、それはあまりにも均一になると思います。 サイドノードとして、分布が均一になりすぎて真に均一にならないかどうかをテストすることはよく知られていますか？そのため、「真の統一」と「誰かがデータをいじり、アイテムをより均等に分散させる」ことをテストします。正しく思い出せば、Hopkins Statisticはこれを測定できますが、テストにも使用できますか？またやや逆KS-テスト：最大偏差が特定の予想しきい値を下回っている場合、データは均等に分散されていますか？

43 distributions  random-generation  uniform  quasi-monte-carlo 

私はしばらくこのことについて疑問に思っていました。私はそれがどのように突然起こるか少し奇妙だと思います。基本的に、がそれを滑らかにするために3つのユニフォームだけが必要なのはなぜですか？そして、なぜスムージングアウトがそれほど速く起こるのですか？ZnZnZ_n Z2Z2Z_2： Z3Z3Z_3： （ジョン・D・クックのブログから恥知らずに盗まれた画像：http : //www.johndcook.com/blog/2009/02/12/sums-of-uniform-random-values/） なぜ、たとえば4つの制服が必要なのでしょうか？それとも5？それとも...？

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

8つのランダムビット（0または1）を生成し、それらを連結して8ビット数を形成しています。単純なPythonシミュレーションでは、離散セット[0、255]で均一な分布が得られます。 これが私の頭の中で理にかなっている理由を正当化しようとしています。これを8枚のコインのフリッピングと比較した場合、期待値は4頭/ 4尾のどこかにありませんか？だから私にとって、私の結果は範囲の中央のスパイクを反映するはずです。言い換えると、8個のゼロまたは8個のシーケンスが、4と4、または5と3などのシーケンスと同じくらい可能性が高いように見えるのはなぜですか？ここで何が欠けていますか？

35 binomial  random-generation  uniform 

エントロピーはプロセス/変数のランダム性の尺度であり、次のように定義できることを知っています。ランダム変数X∈X∈X \in set AAA :- H(X)=∑xi∈A−p(xi)log(p(xi))H(X)=∑xi∈A−p(xi)log⁡(p(xi))H(X)= \sum_{x_i \in A} -p(x_i) \log (p(x_i)) . In the book on Entropy and Information Theory by MacKay, he provides this statement in Ch2 Entropy is maximized if p is uniform. Intuitively, I am able to understand it, like if all datapoints in set AAA …

32 uniform  entropy  maximum-entropy 

私は、確率密度が平均から少し離れた後に急速に減少する分布、または私自身の言葉で「プラトー型の分布」を探しています。 ガウスとユニフォームの間の何か。

30 distributions  normal-distribution  uniform 

これは魅力的なトピックだと思いますが、完全には理解していません。非常に多くの自然現象が正規分布を持つように物理学の法則はどのようになっていますか？それらが均一に分布していると、より直感的に見えるでしょう。 これを理解するのは私にとって非常に難しく、いくつかの情報が欠けていると感じています。誰かが良い説明で私を助けたり、本/ビデオ/記事にリンクできますか？

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

20面ダイス（d20）の公平性をテストするにはどうすればよいですか？明らかに、値の分布を均一な分布と比較することになります。私は大学でカイ二乗検定を使用したことを漠然と覚えています。これを適用して、ダイスが公平かどうかを確認するにはどうすればよいですか？

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

私が実行している実験の分布の不均一性を測定するためのメトリックを考えています。ほとんどの場合、均一に分布するランダム変数があり、変数が一定のマージン内で均一に分布していないデータセットの例を識別（および場合によってはその程度を測定）できるようにしたいと思います。 私が測定している何かの発生頻度を表す10の測定値を持つ3つのデータシリーズの例は、次のようなものです。 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% 99% 98%] cのような分布をaやbのような分布と区別し、均一な分布からのcの偏差を測定できるようにしたいと思います。同様に、分布がどの程度均一であるか（標準偏差がゼロに近い？）のメトリックがある場合は、おそらくそれを使用して分散の大きいものを区別できます。ただし、上記のcの例のように、データには1つまたは2つの外れ値しかない場合があり、そのように簡単に検出できるかどうかはわかりません。 …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

これは、ここで報告されている定量アナリストの立場に対するインタビューの質問です。均一な分布から描画し、描画がiidであると仮定すると、単調に増加する分布の予想される長さは何ですか？つまり、現在の描画が前の描画以下である場合、描画を停止します。[0,1][0,1][0,1] 最初の数個を取得しました： \ 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）= \ int_0 ^ 1 \ int_ {x_1} ^ …

28 probability  random-variable  expected-value  uniform  iid 

Rのほとんどの標準分布には、pdf / pmf、cdf / cmf、変位値、ランダム偏差（dnorm、pnorm、qnorm、rnormなど）のコマンドファミリがあります。 いくつかの標準コマンドを使用して離散均一分布のこれらの関数を再現するのは簡単ですが、Rの離散均一分布をモデル化するための組み込み関数の好ましい組み込みファミリは既にありますか？

28 r  distributions  uniform 

6面ダイスを何回も振る。 ロールとその前のロールの差（絶対値）を計算すると、差は均一に分布すると予想されますか？ 10ロールで説明するには： 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 うdiff値が均一に分布しますか？

22 distributions  uniform 

長さ1のスティックを、ランダムに一様に断片に分割します。最も長いフラグメントの長さの分布は何ですか？k + 1k+1k+1 より正式には、をIIDとし、関連する順序統計、つまり単純に順序付けします。そのような方法で試料。ましょう。（U1、… Uk）（うん1、…うんk）(U_1, \ldots U_k)うん（0 、1 ）うん（0、1）U(0,1)（U（1 ）、… 、U（k ））（うん（1）、…、うん（k））(U_{(1)}, \ldots, U_{(k)})うん（1 ）≤ U（2 ）≤,…,≤U(k)U(1)≤U(2)≤,…,≤U(k)U_{(1)} \leq U_{(2)} \leq, \ldots , \leq U_{(k)}Zk= 最大（U（1 ）、U（2 ）− U（1 ）、… 、U（k ）− U（k − 1 ）、1 − U（k ））Zk=最大（うん（1）、うん（2）−うん（1）、…、うん（k）−うん（k−1）、1−うん（k））Z_k = \max \left(U_{(1)}, U_{(2)}-U_{(1)}, \ldots, U_{(k)} - U_{(k-1)}, 1-U_{(k)}\right) Z_kの分布に興味がありますZkZkZ_k。モーメント、漸近結果、またはk \ uparrow …

21 distributions  uniform  order-statistics  dirichlet-distribution  maximum 

これはおそらく些細な質問ですが、このウィキペディアの記事や「配布の大要」ドキュメントを含め、これまでのところ私の検索は無益です。 が均一な分布を持つ場合、は指数分布に従うということですか？e XXXXeXeXe^X 同様に、が指数分布に従う場合、は一様分布に従うことを意味しますか？l n （Y ）YYYln(Y)ln(Y)ln(Y)

20 distributions  data-transformation  exponential  uniform 

ランダムポイントのデカルト座標の座標を選択しますst。x 、yバツ、yx,y（x 、y）〜U（− 10、10 ）× U（− 10 、10 ）（バツ、y）〜うん（−10、10）×うん（−10、10）(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) したがって、半径、のpdfが示すように均一に分布していません。 ρρ = x2+ y2−−−−−−√ρ=バツ2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho それにもかかわらず、私はがほぼ均一であることを期待し、エッジの4つの残り物によるアーティファクトを除きます。θ = arctanyバツθ=アークタン⁡yバツ\theta = \arctan{\frac{y}{x}} 以下は、\ thetaおよび\ rhoの確率論的に計算された確率密度関数です。 θθ\thetaρρ\rho ここで、 stに分布させると、は均一に分布しているように見えます。、X 、Y 〜N （0 、20 2）× N （0 、20 2）θx 、yバツ、yx,yx 、y〜N（0 、202）×N（0 、202）バツ、y〜N（0、202）×N（0、202）x,y \sim N(0,20^2)\times N(0,20^2)θθ\theta なぜはで均一ではなく、均一であるの？（X …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform