İzin verirsen araç kullanımını ve arama konularını sayarız. Sonuç bulunamayan aramalarda yalnızca güvenli sözlükteki kelimelerden oluşan ifadeleri 90 gün saklarız; hesaplama girdileri ve sonuçları gönderilmez. Ayrıntılar
Dağılım, birikimli olasılık, nokta olasılığı ve Bayes güncelleme araçlarını parametreleri ve varsayımlarıyla karşılaştır.
Weibull birikimli olasılığı. x≥0, iki parametreli Weibull modeli.
Olasılık modelleriRayleigh birikimli olasılığı. Negatif olmayan büyüklükler için σ ölçek parametresi; varyansın kendisi değildir.
Olasılık modelleriPareto birinci tür olasılığı. Destek xₘ ve üzeridir; küçük şekil parametresinde bazı momentler sonlu olmayabilir.
Olasılık modelleriLaplace dağılımı olasılığı. İki taraflı üstel dağılım; b standart sapma değildir, standart sapma √2b olur.
Olasılık modelleriCauchy birikimli olasılığı. Pozitif ölçekli Cauchy dağılımının ortalaması ve varyansı tanımlı değildir.
Olasılık modelleriLojistik dağılım birikimli olasılığı. Konum ve ölçek ile tanımlanan sürekli lojistik dağılım; regresyon katsayısı tahmin etmez.
Olasılık modelleriGumbel maksimum dağılımı. Maksimumlar için Gumbel işaret konvansiyonu kullanılır; minimum dağılımı farklıdır.
Olasılık modelleriLogaritmik düzgün dağılım. Logaritması düzgün dağılan pozitif değişken; aralık dışında CDF sıfır veya birdir.
Olasılık modelleriArksin dağılımı olasılığı. Standart destek [0,1]; uçlarda yoğunluk sonsuz olsa da birikimli olasılık sonludur.
Olasılık modelleriKumaraswamy dağılımı. Birim aralıktaki iki pozitif şekil parametreli dağılım; beta dağılımıyla aynı değildir.
Olasılık modelleriKuvvet fonksiyonu dağılımı. Standart birim aralıkta power-function modeli; a pozitif olmalıdır.
Olasılık modelleriBurr XII dağılımı olasılığı. Pozitif destekli Burr XII parametreleştirmesi; başka Burr aileleriyle karıştırılmamalı.
Olasılık modelleriLomax dağılımı olasılığı. Sıfırdan başlayan ikinci tür Pareto dağılımı; minimumu pozitif Pareto I değildir.
Olasılık modelleriGompertz birikimli dağılımı. Gompertz dağılımının pozitif destekli ölçek biçimi; bireysel sağlık tahmini değildir.
Olasılık modelleriÜstten kesilmiş üstel dağılım. Üstel değişkenin L altında olmasına koşulludur; kesilmemiş üstel dağılımdan farklıdır.
Olasılık modelleriKosinüs dağılımı birikimli olasılığı. Destek [−1,1]; yoğunluk (1+cos(πx))/2 olacak şekilde ölçeklenmiştir.
Olasılık modelleriYarım daire dağılımı olasılığı. Standart Wigner yarım daire dağılımı, destek [−1,1].
Olasılık modelleriGenelleştirilmiş Pareto olasılığı. Konum sıfırdır.
Olasılık modelleriFréchet dağılımı olasılığı. Konum sıfır kabul edilen Fréchet maksimum dağılımı; x kesin pozitif olmalıdır.
Olasılık modelleriLog lojistik dağılım olasılığı. Pozitif değişkenin logaritması lojistik dağılır; ölçek aynı zamanda medyandır.
Olasılık modelleriBeta binom nokta olasılığı. Başarı olasılığı beta dağılımından gelen binom karışımı; denemeler marjinal olarak bağımsız değildir.
Olasılık modelleriÜç farklı başarı olasılığıyla tam iki başarı. Üç bağımsız Bernoulli denemesi; olasılıklar birbirinden farklı olabilir.
Olasılık modelleriSonlu Zipf sıralama olasılığı. Birden n değerine kadar kesilmiş Zipf dağılımı; s=0 düzgün dağılım verir.
Olasılık modelleriSıfır şişirilmiş Poisson olasılığı. Yapısal sıfır bileşeni ile Poisson karışımı; π toplam sıfır oranı değildir.
Olasılık modelleriSıfırdan arındırılmış Poisson olasılığı. Yalnız pozitif gözlemler için koşullu dağılım; λ koşullu ortalama değildir.
Olasılık modelleriAyrık Laplace nokta olasılığı. Tüm tam sayılarda simetrik geometrik kuyruk; p büyüdükçe dağılım yayılır.
Olasılık modelleriBeta Bernoulli ardıl ortalama. Sabit bilinmeyen başarı olasılığı, bağımsız Bernoulli gözlemleri ve beta önsel varsayılır.
Olasılık modelleriÜç kategorili Dirichlet ardıl payları. Üç kategori birbirini dışlar ve tüm gözlemleri kapsar; ana sonuç ilk kategori ortalamasıdır.
Olasılık modelleriİkili dağılımlar arasında KL ayrışması. Doğal logaritma nedeniyle birim nat; yönlüdür, simetrik uzaklık değildir.
Olasılık modelleriİkili Jensen Shannon ayrışması. Eş ağırlıklı iki Bernoulli dağılımını simetrik karşılaştırır; sonuç nat birimindedir.
Olasılık modelleriİkili Hellinger uzaklığı. Sıfır ile bir arasında simetrik olasılık uzaklığı; kare Hellinger değil karekök biçimi verilir.
Olasılık modelleriÜç kategoride toplam varyasyon uzaklığı. Her dağılımın üç kategorisi eksiksizdir; ilk iki payın toplamı biri aşamaz.
Olasılık modelleri2×2 olasılık tablosunda karşılıklı bilgi. Dört ortak olasılığın toplamı bir olmalı; sıfır hücre katkısı sıfır kabul edilir.
Olasılık modelleriÜç sınıflı Brier skor. Tek gözlem, gerçek sınıf ilk alandır; çok sınıflı toplam kare biçimi 0–2 aralığındadır.
Olasılık modelleriGerçek sınıf olasılığından log kaybı. Tek gözlemin negatif log olabilirliği; sıfır olasılık sonsuz kayıp doğurduğundan kabul edilmez.
Olasılık modelleriDüzgün dağılım sıra istatistiği ortalaması. Bağımsız aynı sürekli düzgün dağılımdan n gözlem; k küçükten bir ile n arasında.
Olasılık modelleriDenemelerde ardışık başarı serisi olasılığı. Bağımsız eş olasılıklı denemelerde en az bir kez r ardışık başarı aranır.
Olasılık modelleriSonlu rastgele yürüyüşte üst sınıra erişme. Alt sınır sıfır, iki sınır soğurucudur; bağımsız ±1 adımlar.
Olasılık modelleriSimetrik rastgele yürüyüş sınır süresi. Eş olasılıklı ±1 adımlar; sıfır veya N sınırına ilk ulaşmaya kadar beklenen adım sayısı.
Olasılık modelleriSimetrik yürüyüşte başlangıca dönüş olasılığı. Bir boyutta bağımsız eş olasılıklı ±1 adımlar; ilk dönüş değil n adım sonunda dönüş.
Tam bir sonucun olasılığı ile bir eşikten küçük olma olasılığı aynı değildir. Parametrelerde ölçek, varyans ve standart sapmayı karıştırma. Bağımsızlık ve eş olasılık koşullarını kontrol et; veriden parametre tahmini yapılmayan araçlarda parametreyi sen sağlamalısın.
