Запитання з тегом «normal-distribution»

Загальний підхід для оцінки параметрів нормального розподілу полягає у використанні середнього та стандартного відхилення / дисперсії вибірки. Однак якщо є якісь пережиті люди, медіана та відхилення медіани від медіани повинні бути набагато стійкішими, правда? У деяких наборах даних, які я намагався, звичайний розподіл, оцінений N(median(x),median|x−median(x)|)N(median(x),median|x−median(x)|)\mathcal{N}(\text{median}(x), \text{median}|x - \text{median}(x)|) здається, набагато …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Питання, яке я хочу задати, таке: як змінюється частка вибірок в межах 1 SD середнього значення нормального розподілу зі збільшенням кількості змінних? (Майже) всім відомо, що при 1-мірному нормальному розподілі 68% зразків можна знайти в межах 1 стандартного відхилення середнього значення. Як щодо розмірів 2, 3, 4, ...? Я знаю, …

15 normal-distribution  multivariate-analysis 

Припустимо, у мене є вибірки з двох різних груп. Якщо я виміряю, скільки часу потрібно кожному члену, щоб виконати завдання, я можу легко оцінити середнє значення та дисперсію кожного населення. Якщо я зараз припускаю гіпотезу про випадкове парування з однією людиною від кожної популяції, чи можу я оцінити ймовірність того, …

15 probability  normal-distribution 

Моє запитання дуже просте: чому ми обираємо нормальне як розподіл, за яким слід термін помилки, припускаючи лінійну регресію? Чому ми не обираємо інших, таких як уніформа, т чи інше?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Припустимо, Ви визначаєте: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) де - зворотна CDF стандартного нормального розподілу .Φ−1Φ−1\Phi^{-1} Моє запитання: чи існує простий розподіл, який слід , або який може наближати ? YYYYYY Y α β α = 1 ; β = 1 X YЯ запитую, оскільки у мене є сильні підозри на основі …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

Моделі гауссових сумішей (ГММ) привабливі, оскільки з ними просто працювати як аналітично, так і на практиці, і здатні моделювати деякі екзотичні розподіли без надмірної складності. Є декілька аналітичних властивостей, яких слід очікувати, які загалом не зрозумілі. Зокрема: Скажімо, SnSnS_n - клас усіх гауссових сумішей з nnn компонентами. Чи гарантуємо нам, …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

У статистиці відкриття Енді Філда за допомогою SPSS він заявляє, що всі змінні повинні бути перетворені. Однак у публікації: "Вивчення просторово залежних взаємозв'язків між землекористуванням та якістю води за допомогою географічно зваженої регресії I: Розробка та оцінка моделі" вони конкретно констатують, що трансформувались лише ненормальні змінні. Цей аналіз специфічний? Наприклад, …

14 normal-distribution  data-transformation 

Припустимо, у вас є вісім бігунів, які бігають з гонки; Розподіл їх індивідуального часу запуску є нормальним, і, наприклад, кожен має середнє значення 111111 секунд Стандартне відхилення бігуна один - найменший, два другий найменший, третій найменший тощо, і вісім найбільший. Двоє запитань мене бентежать: (1) Яка ймовірність, коли перший б’є …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

наступна проблема виникла нещодавно під час аналізу даних. Якщо випадкова величина X слідує за нормальним розподілом, а Y слідує за розподілом χ2nχn2\chi^2_n (з n dof), як розподіляється Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 ? До цих пір я придумав pdf з Y2Y2Y^2 : ψ2n(x)====∂F(x−−√)∂x(∫x√0tn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)′x12n/2Γ(n/2)⋅(x−−√)n/2−1⋅e−x√/2⋅(x−−√)′x12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x√/2ψn2(x)=∂F(x)∂x=(∫0xtn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)x′=12n/2Γ(n/2)⋅(x)n/2−1⋅e−x/2⋅(x)x′=12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x/2\begin{eqnarray} \psi^2_n(x) &=& \frac{\partial F(\sqrt{x})}{\partial x} \\ &=& …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Я знаю, що це може бути трохи моторошно, статистично, але це моя проблема. У мене дуже багато даних про діапазон, тобто мінімальний, максимальний і розмір вибірки змінної. Для деяких із цих даних я також маю на увазі, але не багато. Я хочу порівняти ці діапазони один з одним, щоб кількісно …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

Я помітив, що в нормальному розподілі ймовірність дорівнює нулю, тоді як для розподілу Пуассона він не дорівнює нулю, коли c - негативне ціле число.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Моє запитання: чи вірогідна будь-яка константа в нормальному розподілі рівна нулю, оскільки вона представляє площу під будь-якою кривою? Або це лише лише правило запам’ятовування?

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution 

Додавання, віднімання, множення та ділення нормальних випадкових величин чітко визначено, але як бути з тригонометричними операціями? Наприклад, припустимо, що я намагаюся знайти кут трикутного клина (моделюється як прямокутний трикутник) з двома катетами, що мають розміри d1d1d_1 і d2d2d_2 , обидва описані як звичайні розподіли. І інтуїція, і симуляція говорять мені, …

14 distributions  normal-distribution  circular-statistics  saddlepoint-approximation 

Я намагався дізнатися, які дистрибутиви використовувати в GLM, і я трохи заплутався, коли використовувати звичайний розподіл. В одній частині мого підручника написано, що нормальний розподіл може бути корисним для моделювання балів на іспитах. У наступній частині він запитує, який розподіл було б доречним для моделювання претензії на страхування автомобіля. Цього …

14 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

Здається, існує велика плутанина в порівнянні використання glmnetв рамках caretпошуку оптимальної лямбда та використання cv.glmnetтого ж завдання. Поставлено багато питань, наприклад: Класифікаційна модель train.glmnet vs. cv.glmnet? Який правильний спосіб використання glmnet з каретою? Перехресне підтвердження `glmnet` за допомогою` caret` але відповіді не надано, що може бути пов'язано з відтворюваністю питання. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

У мене є випадкові змінні . має нормальний розподіл із середнім та дисперсією . У RVS нормально розподілені із середнім і дисперсією . Все взаємно незалежне.X 0 μ > 0 1 X 1 , … , X n 0 1X0,X1,…,XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_nX0X0X_0μ>0μ>0\mu>0111X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n000111 Нехай позначає подію, що є найбільшою з них, тобто . …

14 probability  normal-distribution