«normal-distribution» etiketlenmiş sorular

Normal veya Gauss dağılımı, simetrik çan şeklindeki bir eğri olan bir yoğunluk fonksiyonuna sahiptir. İstatistiklerdeki en önemli dağılımlardan biridir. Normallik testi hakkında soru sormak için [normality] etiketini kullanın.

9
Mahalanobis mesafesinin en üstündeki açıklama?
Örüntü tanıma ve istatistik çalışıyorum ve konuyla ilgili açtığım hemen hemen her kitabı Mahalanobis mesafesi kavramına çarpıyorum . Kitaplar bir tür sezgisel açıklamalar veriyor, ama hala neler olduğunu gerçekten anlayabilmem için yeterince iyi değil. Biri bana "Mahalanobis mesafesi nedir?" Diye sorarsa. Sadece cevap verebilirdim: "Bir çeşit mesafeyi ölçen bu güzel …
2
Çok değişkenli normal dağılımın koşullu dağılımlarını türetmek
Çok değişkenli normal bir vektörümüz var Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma) . Bölümleme düşünün μμ\boldsymbol\mu ve YY{\boldsymbol Y} içine 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} Benzer bir bölüme sahip ΣΣ\Sigma içine [Σ11Σ21Σ12Σ22][Σ11Σ12Σ21Σ22] \begin{bmatrix} \Sigma_{11} & \Sigma_{12}\\ \Sigma_{21} & \Sigma_{22} \end{bmatrix} Daha sonra, …
3
Eklem dağılımının Gauss olmayan olmadığı bir çift Gauss rastgele değişkeni olması mümkün mü?
Biri bana bu soruyu bir iş görüşmesinde sordu ve ortak dağıtımlarının her zaman Gauss olduğunu söyledi. Ben her zaman bir iki değişkenli Gaussian'ı araçları, varyansları ve kovaryanslarıyla yazabileceğimi düşündüm. İki Gaussian'ın ortak ihtimalinin Gauss olmadığı bir durum olup olmadığını merak ediyorum.
2
İki tek değişkenli Gauss arasındaki KL ayrımı
İki Gauss'lu arasındaki KL ayrılığını belirlemeliyim. Sonuçlarımı bunlarla karşılaştırıyorum , ancak sonuçlarını çoğaltamıyorum. Sonucum açıkça yanlıştır, çünkü KL, KL için 0 değildir (p, p). Nerede hata yaptığımı merak ediyorum ve kimsenin tespit edip edemediğini soruyorum. Let p(x)=N(μ1,σ1)p(x)=N(μ1,σ1)p(x) = N(\mu_1, \sigma_1) ve q(x)=N(μ2,σ2)q(x)=N(μ2,σ2)q(x) = N(\mu_2, \sigma_2) . Piskopos'un PRML’sinden bunu biliyorum. …
3
Bir örnek: ikili sonuç için glmnet kullanarak LASSO regresyonu
Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: 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, 0.85, 0.67, …
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 
5
Örnek medyanlar için merkezi limit teoremi
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?
14
Gauss (normal) dağılımın en şaşırtıcı özelliği nedir?
üzerindeki standartlaştırılmış bir Gauss dağılımı açıkça yoğunluğunu vererek tanımlanabilir: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} veya karakteristik işlevi. Bu soruda hatırlandığı üzere , örneklemin ortalama ve varyansının bağımsız olduğu tek dağılım budur. Bildiğiniz Gaussian önlemlerin diğer şaşırtıcı alternatif karakteristikleri nelerdir? En şaşırtıcı cevabı kabul edeceğim
3
Koşullu Gauss dağılımlarının ardındaki sezgi nedir?
Diyelim ki . Daha sonra, normalde ortalama olarak dağıtıldığı çok değişkenli olduğu göz önüne alındığında , koşullu dağılımı:X∼N2(μ,Σ)X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma})X1X1X_1X2=x2X2=x2X_2 = x_2 E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2)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) ve varyans:Var[P(X1|X2=x2)]=σ11−σ212σ22Var[P(X1|X2=x2)]=σ11−σ122σ22{\rm Var}[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \sigma_{11}-\frac{\sigma_{12}^{2}}{\sigma_{22}} Daha fazla bilgiye sahip olduğumuz için varyansın azalacağı mantıklı. Fakat …
6
İki normal dağılımın üst üste gelen bölgelerinin yüzdesi
Merak ediyorum, ve ile iki normal dağılım verildi.σ 2 , μ 2σ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 İki dağılımın üst üste gelen bölgelerinin yüzdesini nasıl hesaplayabilirim? Bu sorunun belirli bir adı olduğunu varsayalım, bu sorunu tanımlayan herhangi bir adın farkında mısınız? Bunun herhangi bir uygulamasından haberdar mısınız (örneğin, …
1
İki değişkenli Gauss arasında KL ayrışması
İki değişkenli normal dağılım varsayarsak KL diverjans formülünü türetmekte sorun yaşıyorum. Tek değişkenli vakayı oldukça kolay bir şekilde yaptım. Ancak, matematik istatistiklerini aldığımdan bu yana epey zaman geçti, bu yüzden çok değişkenli olaya genişletmekte zorlanıyorum. Eminim basit bir şeyi özlüyorumdur. İşte sahip olduğum şey ... Her iki varsayalım ve aracı …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.