«central-limit-theorem» etiketlenmiş sorular

Birkaç farklı bağlamda , benimsemek istediğimiz istatistiksel yöntemi haklı çıkarmak için merkezi limit teoremini çağırıyoruz (örneğin binom dağılımını normal bir dağılımla yaklaşık olarak tahmin et). Teorinin neden doğru olduğuna dair teknik detayları anlıyorum, ancak şimdi ortaya çıktı, merkezi limit teoreminin arkasındaki sezgiyi gerçekten anlamadım. Peki, merkezi limit teoreminin ardındaki sezgi …

144 intuition  central-limit-theorem 

Uzun zaman önce iki örneklem T-testi kullanmak için normal dağılımın gerekli olduğunu öğrendim. Bugün bir meslektaşım N> 50 için normal dağılımın gerekli olmadığını öğrendiğini söyledi. Bu doğru mu? Eğer doğruysa, merkezi limit teoremi yüzünden mi?

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

Aynı dağılımdan çizilen yeterince fazla sayıda gözlemin ortancasını hesaplarsam, merkezi limit teoremi medyanların dağılımının normal bir dağılıma yaklaşacağını belirtir mi? Anladığım kadarıyla, bu çok sayıda örneklem aracıyla doğru, ancak medyanlar için de doğru mu? Değilse, örnek medyanların altında yatan dağılım nedir?

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

Geçenlerde Fisher'ın p-değerlerini birleştirme yöntemini öğrendim. Bu, null altındaki p değerinin düzgün bir dağılımı takip etmesi ve ki bu dahice. Ama benim sorum, neden bu kıvrımlı yoldan gidiyor? ve niçin olmasın (neyin yanlış olduğu) sadece p-değerleri ortalamasını kullanıyor ve merkezi limit teoremini kullanıyor? ya da ortanca? Bu büyük planın arkasındaki …

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

En az 30 ünitenin örneklem büyüklüğünün "büyük örnek" olarak kabul edildiğini birçok kez okudum / duydum (ortalamaların normallik varsayımları, genellikle yaklaşık CLT'ye bağlı,…). Bu nedenle, denemelerimde genellikle 30 birim numune üretiyorum. Lütfen örnek büyüklüğü 30 kullanılırken belirtilmesi gereken bazı referansları verebilir misiniz?

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

Bir süredir bunu merak ediyorum; Ne kadar beklenmedik bir şekilde olduğunu garip buluyorum. Temel olarak, neden olduğu gibi için sadece üç forma ihtiyacımız var? Düzeltme neden bu kadar çabuk oluyor?ZnZnZ_n Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (utanmadan John D. Cook'un blogundan çalınan görüntüler: http://www.johndcook.com/blog/2009/02/12/sums-of-uniform-random-values/ ) Neden dört üniforma almıyor? Veya beş? Veya...?

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

İşte NY zamanlarında "Apple büyük sayılar yasasıyla karşı karşıya" yazıyor . Apple hisse fiyatı artışını çok sayıdaki yasayı kullanarak açıklamaya çalışıyor. Bu makale hangi istatistiksel (veya matematiksel) hataları yapar?

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

aşağıdaki gibi merkezi sınırlı teoremin çok basit bir sürümü ki Lindeberg – Lévy CLT'dir. Neden sol tarafta bir olduğunu anlamıyorum . Ve Lyapunov CLT ama neden değil ? Birisi bana bu faktörlerin neler olduğunu söyler mi, ve ? onları teoremi nasıl alırız?n−−√((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2)n((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2) \sqrt{n}\bigg(\bigg(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i\bigg) - \mu\bigg)\ …

36 central-limit-theorem  intuition 

Babam matematik meraklısıdır, ancak istatistiklerle pek ilgilenmez. Bu temiz olurduBazı harika istatistik parçalarını göstermeye çalışmak doğru ve CLT birinci sınıf bir adaydır. Merkezi limit teoreminin matematiksel güzelliği ve etkisini istatistikçilere nasıl aktarırsınız?

33 theory  central-limit-theorem 

Wikipedia diyor - Olasılık teorisinde, merkezi limit teoremi (CLT), çoğu durumda , bağımsız rastgele değişkenler eklendiğinde, normalize edilmiş toplamlarının, orijinal değişkenlerin kendileri olmasa bile, normal bir dağılıma (gayrı resmi olarak "çan eğrisi") yöneldiğini tespit eder. normal dağılım... "Çoğu durumda" deyince, hangi durumlarda merkezi limit teoremi işe yaramaz?

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

Bir örnek verilen rastgele değişkenin varyansının doğruluğunu (veya varlığını) test etmek mümkün müdür? Boş değer olarak, {varyans var ve sonludur} veya {varyans yoktur / sonsuzdur} kabul edilebilir. Felsefi olarak (ve hesaplamalı olarak), bu çok garip görünüyor çünkü sonlu değişkenliği olmayan bir popülasyon arasında bir fark olmamalı ve çok çok büyük …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #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 repeatability R = …

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 

Diyelim ki aşağıdaki numaralarım var: 4,3,5,6,5,3,4,2,5,4,3,6,5 Bunlardan bazılarını örnek alıyorum, diğeri 5 diyorum ve 5 örneğin toplamını hesaplıyorum. Sonra birçok para elde etmek için tekrar tekrar tekrar ediyorum ve toplamların değerlerini, Orta Sınır Teoremi nedeniyle Gaussian olacak bir histograma çizdim. Fakat sayıları takip ederken, 4'ü büyük sayıyla değiştirdim: 4,3,5,6,5,3,10000000,2,5,4,3,6,5 Bunlardan …

21 central-limit-theorem 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

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 

Normal bir dağılımı tahmin etmek için saf bir yöntem , [ 0 , 1 ] üzerine eşit olarak dağıtılmış belki 100100100 IID rastgele değişkeni bir araya getirmek , sonra Merkezi Limit Teoremine dayanarak yeniden girmek ve yeniden ölçeklendirmektir. ( Yan not : Box-Muller dönüşümü gibi daha doğru yöntemler vardır .) …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation