Запитання з тегом «central-limit-theorem»

У кількох різних контекстах ми посилаємося на центральну граничну теорему, щоб обґрунтувати будь-який статистичний метод, який ми хочемо прийняти (наприклад, апроксимувати біноміальний розподіл звичайним розподілом). Я розумію технічні деталі того, чому теорема є правдивою, але мені тільки що прийшло в голову, що я не дуже розумію інтуїцію, що стоїть за …

144 intuition  central-limit-theorem 

Давно я дізнався, що для нормального розподілу необхідно використовувати два зразки Т-тесту. Сьогодні колега сказала мені, що дізналася, що для N> 50 нормальний розподіл не потрібен. Це правда? Якщо це правда через центральну межу теореми?

77 normal-distribution  t-test  central-limit-theorem 

Якщо я обчислюю медіану достатньо великої кількості спостережень, проведених з одного і того ж розподілу, чи вказує центральна гранична теорема про те, що розподіл медіанів буде наближатись до нормального розподілу? Я розумію, що це правда за допомогою великої кількості зразків, але чи так це і з медіанами? Якщо ні, то …

54 normal-distribution  mathematical-statistics  sampling  median  central-limit-theorem 

Нещодавно я дізнався про метод Фішера для поєднання p-значень. Це ґрунтується на тому, що p-значення під нулем має рівномірний розподіл, і що який я думаю геній. Але моє запитання - чому йти цим звивистим шляхом? а чому б ні (що не так), просто використовуючи середнє значення p та використовуючи центральну …

44 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  central-limit-theorem  combining-p-values 

Я багато разів читав / чув, що розмір вибірки принаймні 30 одиниць вважається "великим зразком" (припущення щодо нормальності засобів зазвичай приблизно дотримуються завдяки CLT, ...). Тому в своїх експериментах я зазвичай генерую зразки 30 одиниць. Чи можете ви, будь ласка, дати мені якусь посилання, яку слід навести при використанні зразка …

41 references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb 

Я деякий час замислювався над цим; Я вважаю це трохи дивно, як це круто відбувається. В основному, навіщо нам просто три форми для щоб згладити, як це? І чому згладжування відбувається так відносно швидко?ZnZnZ_n Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (зображення безсоромно викрадені з блогу Джона Д. Кука: http://www.johndcook.com/blog/2009/02/12/sums-of-uniform-random-values/ ) Чому б …

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

Ось стаття в Нью-Йорку, яка називається "Apple протистоїть закону великої кількості" . Він намагається пояснити зростання цін акцій Apple, використовуючи закон великої кількості. Які статистичні (або математичні) помилки робить ця стаття?

39 probability  central-limit-theorem  law-of-large-numbers  statistics-in-media 

Дуже проста версія центральної обмеженої теореми нижче що є Ліндебергом – Леві CLT. Я не розумію, чому на лівій стороні є . І Ляпунов CLT каже але чому не ? Хто-небудь сказав би мені, що це за фактори, такі \ sqrt {n} та \ frac {1} {s_n} ? як ми …

36 central-limit-theorem  intuition 

Мій батько - ентузіаст математики, але статистикою не дуже цікавий. Було б акуратно спробувати проілюструвати деякі чудові фрагменти статистики, і CLT є головним кандидатом. Як би ви передали математичну красу та вплив центральної граничної теореми нестатисту?

33 theory  central-limit-theorem 

У Вікіпедії сказано - В теорії ймовірностей центральна гранична теорема (CLT) встановлює, що в більшості ситуацій , коли додаються незалежні випадкові величини, їх нормально нормалізована сума має тенденцію до нормального розподілу (неофіційно "крива дзвінка"), навіть якщо самі вихідні змінні не є нормально розподіляється ... Коли він говорить "у більшості ситуацій", …

32 probability  mathematical-statistics  normal-distribution  central-limit-theorem 

Чи можна перевірити на скінченність (або існування) дисперсії випадкової величини, що дається вибіркою? Як нуль, або {варіація існує і є кінцевою}, або {дисперсія не існує / є нескінченною} було б прийнятним. Філософсько (і обчислювально) це здається дуже дивним, оскільки не повинно бути різниці між сукупністю без кінцевої дисперсії та кількістю …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Скажімо, у мене є такі цифри: 4,3,5,6,5,3,4,2,5,4,3,6,5 Я вибираю деякі з них, скажімо, 5 з них, і обчислюю суму 5 зразків. Потім я повторюю це знову і знову, щоб отримати багато сум, і я розміщую значення сум у гістограмі, яка буде гауссова завдяки теоремі центрального граничного значення. Але коли вони …

21 central-limit-theorem 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Один наївний метод наближення до нормального розподілу - це об'єднання, можливо, IID випадкових величин, рівномірно розподілених на , потім ревітер та повторна шкала, спираючись на центральну граничну теорему. ( Бічна примітка : Існують більш точні методи, такі як перетворення Бокса - Мюллера .) Сума випадкових величин IID відома як рівномірний …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation