Запитання з тегом «normal-distribution»

На сторінці Вікіпедії про наївних класифікаторів Байєса є такий рядок: p(height|male)=1.5789p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (Розподіл ймовірностей на 1 - це нормально. Площа під кривою дзвону дорівнює 1.) Як значення >1>1>1 може бути в порядку? Я вважав, що всі значення ймовірності виражаються в діапазоні 0≤p≤10≤p≤10 \leq p \leq 1 . Крім того, …

149 distributions  probability  normal-distribution  pdf 

Я вивчаю розпізнавання образів і статистику, і майже кожна книга, яку я відкриваю на тему, натрапляю на концепцію відстані махаланобіса . Книги дають свого роду інтуїтивні пояснення, але все ще недостатньо хороші для мене, щоб насправді зрозуміти, що відбувається. Якби хтось запитав мене: "Яка відстань махаланобіса?" Я могла відповісти лише: …

127 normal-distribution  mathematical-statistics  distance  pattern-recognition  intuition 

У нас є багатоваріантний нормальний вектор Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma) . Розглянемо розділення μμ\boldsymbol\mu та YY{\boldsymbol Y} на μ=[μ1μ2]μ=[μ1μ2]\boldsymbol\mu = \begin{bmatrix} \boldsymbol\mu_1 \\ \boldsymbol\mu_2 \end{bmatrix} Y=[y1y2]Y=[y1y2]{\boldsymbol Y}=\begin{bmatrix}{\boldsymbol y}_1 \\ {\boldsymbol y}_2 \end{bmatrix} з аналогічним розділом ΣΣ\Sigma на [Σ11Σ21Σ12Σ22][Σ11Σ12Σ21Σ22] \begin{bmatrix} \Sigma_{11} & \Sigma_{12}\\ \Sigma_{21} & \Sigma_{22} \end{bmatrix} Потім, (y1|y2=a)(y1|y2=a)({\boldsymbol y}_1|{\boldsymbol …

114 normal-distribution  conditional-probability 

Хтось задав мені це запитання в інтерв'ю для роботи, і я відповів, що їх спільний розподіл завжди гауссовий. Я думав, що я завжди можу написати двозначного гаусса їх засобами та дисперсією та коваріацією. Мені цікаво, чи може бути випадок, для якого спільна ймовірність двох гауссів не є гауссом?

91 normal-distribution  multivariate-analysis  copula  bivariate 

Мені потрібно визначити KL-розбіжність між двома гауссами. Я порівнюю свої результати з цими , але не можу відтворити їх результат. Мій результат, очевидно, неправильний, оскільки KL не дорівнює 0 для KL (p, p). Цікаво, де я роблю помилку, і запитую, чи хтось може це помітити. Нехай і . З PRML …

79 normal-distribution  kullback-leibler 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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 

Я збираюся представити стандартну звичайну таблицю у своєму вступному класі статистики, і це мене здивувало: хто створив першу стандартну звичайну таблицю? Як вони зробили це до появи комп'ютерів? Я здригаюся, коли я думаю, що хтось жорстоко обчислює тисячу сум Рімана вручну.

61 normal-distribution  algorithms  history  tables 

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 

Стандартизований розподіл Гаусса на можна визначити, чітко вказавши його щільність: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} або його характерна функція. Як згадується в цьому питанні, це також єдиний розподіл, для якого середнє значення та дисперсія вибірки не залежать. Які ще дивовижні альтернативні характеристики гауссових заходів, які ви знаєте? Я прийму найдивовижнішу відповідь

52 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  characteristic-function 

Я створив це після того, як зробив тест на нормальність Шапіро-Вілка. Тест показав, що цілком ймовірно, що населення нормально розподілене. Однак як побачити цю «поведінку» на цьому сюжеті? ОНОВЛЕННЯ Проста гістограма даних: ОНОВЛЕННЯ Тест Шапіро-Вілка говорить:

47 r  data-visualization  normal-distribution  histogram  qq-plot 

Нехай X ∼ N2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma}) . Тоді умовний розподіл Х1X1X_1 огляду на те, що Х2= х2X2=x2X_2 = x_2 є багатоваріантним, нормально розподіленим із середнім: Е[ С( X1| Х2= х2) ] = μ1+ σ12σ22( х2- мк2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) і дисперсія: …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition 

Мені було цікаво, враховуючи два звичайних розподілу з таσ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 як я можу обчислити відсоток перекриваються областей двох розподілів? Я думаю, ця проблема має конкретну назву, чи знаєте ви якесь конкретне ім’я, що описує цю проблему? Чи знаєте ви про будь-яку реалізацію цього (наприклад, …

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

У мене виникають проблеми з виведенням формули дивергенції KL, припускаючи два багатоваріантні нормальні розподіли. Я зробив універсальну справу досить легко. Однак минуло досить багато часу, як я взяв статистику з математики, тож у мене виникли певні труднощі з поширенням її на багатоваріантну справу. Я впевнений, що мені просто не вистачає …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

Зокрема, я хочу знати, чи є різниця між lm(y ~ x1 + x2)та glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Я думаю, що цей конкретний випадок glm дорівнює lm. Я помиляюся?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm