«normal-distribution» etiketlenmiş sorular

, tanımlanan ortalama, μ ve standart sapma, σ ile herhangi bir dağılım olsun . Merkezi limit teoremi √XXXμμ\muσσ\sigma dağılımda standart normal dağılıma yakınsar. Eğerσ'yistandartSstandart sapması iledeğiştirirsek, √n−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSS dağılımda t-dağılımına yakınsak mı? Büyükn-t-dağılımı için normal yaklaştığından teorem, varsa, sınırın standart normal dağılım olduğunu belirtebilir. Bu nedenle, bana …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

Bir problem setinde sonucu bana sezgisel olmayan bu "lemmayı" kanıtladım. , sansürlü bir modelde standart normal dağılımdır.ZZZ Resmi olarak, ve . Ardından, Dolayısıyla, kesik bir etki alanı üzerindeki beklenti formülü ile kesme noktasındaki yoğunluk arasında bir tür bağlantı vardır . Bunun arkasındaki sezgiyi açıklayan var mı?Z∗∼Norm(0,σ2)Z∗∼Norm(0,σ2)Z^* \sim Norm(0, \sigma^2)Z=max(Z∗,c)Z=max(Z∗,c)Z = …

10 normal-distribution  pdf  intuition 

Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLM) ile ilgili bir sorum var. Bağımlı değişkenim (DV) sürekli ve normal değil. Bu yüzden log dönüştürdüm (hala normal değil ama geliştirdim). DV'yi iki kategorik değişken ve bir sürekli değişkenle ilişkilendirmek istiyorum. Bunun için bir GLM yapmak istiyorum (SPSS kullanıyorum), ancak dağıtım ve seçim işlevine nasıl karar …

10 normal-distribution  generalized-linear-model  data-transformation  residuals  histogram 

Hem lojistik fonksiyon hem de standart sapma genellikle gösterilir . Standart sapma için ve kullanacağım .σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss Ben ortalama ve standart sapma biliyorum rastgele bir giriş ile bir lojistik nöron var . Umarım ortalamadaki fark bazı Gauss gürültüsü ile iyi bir şekilde tahmin edilebilir. Dolayısıyla, hafif bir gösterim kötüye …

10 distributions  normal-distribution  neural-networks  mathematical-statistics  expected-value 

Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty Motivasyon: Soru için motivasyonum, ve olduğunda mükemmel bir şekilde bağımlı olduğu garip (ama harika) hissetmesinden kaynaklanıyor, ancak çok değişkenli anlamı bağımsızlığa …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

Ortalama ve varyansı bilinmeyen Gauss dağılımı için standart üstel aile formundaki yeterli istatistikler . olan bir dağıtım var , burada N tür bir tasarım parametresi gibi. Bu tür yeterli istatistik vektörü için karşılık gelen bilinen bir dağılım var mı? Bu dağıtımdan örneklere ihtiyacım var, bu yüzden dağıtımdan kesin örnekler almak …

10 normal-distribution  sampling  exponential-family 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Birden fazla olası yaklaşım varsa, en temel olanı arıyorum.

10 normal-distribution  multinomial  approximation 

Diyelim ki iid ve test etmek vech a uyumlu matris ve vektör . Bu sorun üzerinde bilinen bir çalışma var mı?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa Bariz (bana göre) bir olasılık oranı testi yoluyla olurdu, ancak kısıtlamalarına tabi olma olasılığını en üst düzeye çıkarmak bir SDP çözücüsü …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

İkili ve sürekli değişken arasındaki ilişkiyi bulmaya çalışıyorum. Bu konudaki temel çalışmamdan bağımsız t-testi kullanmak zorunda olduğumu ve bunun için ön koşulun değişkenin dağılımının normal olması gerektiğine karar verdim. Normalliği test etmek için Kolmogorov-Smirnov testi yaptım ve sürekli değişkenin normal olmadığını ve eğri olduğunu gördüm (yaklaşık 4.000 veri noktası için). …

10 normal-distribution  categorical-data  continuous-data  kolmogorov-smirnov  association-measure 

Sosyal bilimlerde, bir şekilde dağıtılması gereken değişkenlerin, normal olarak, belirli noktalardaki dağılımlarında bir süreksizlikle sonuçlandığı sıklıkla görülür . Örneğin, "başarılı / başarısız" gibi spesifik kesintiler varsa ve bu önlemler bozulmaya tabi ise, o noktada bir süreksizlik olabilir. Önemli bir örnek (aşağıda belirtilmiştir) öğrenci standart test puanları normalde% 50-60 arasında çok …

10 normal-distribution  pdf 

Berkeley, Tech. California'daki M. Seeger'de “Cholesky ayrışması için düşük seviyeli güncellemeler” adlı şu rasgele izleme tekniğiyle tanıştım . Rep, 2007. tr(A)=E[xTAx]tr⁡(A)=E[xTAx]\operatorname{tr}(\mathbf{A}) = {E[\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}]} burada .x∼N(0,I)x∼N(0,I)\mathbf{x} \sim N(\mathbf{0},\mathbf{I}) Derin matematik bilgisi olmayan bir kişi olarak, bu eşitliğin nasıl sağlanabileceğini merak ediyorum. Ayrıca, , örneğin geometrik olarak nasıl yorumlanabilir? Bir …

10 normal-distribution  matlab 

Standart sapmanın her zaman normal dağılım varsayımı üzerine inşa edilip edilmediğini merak ediyorum. Başka bir deyişle, örnek normal olarak dağıtılmamışsa, standart sapmayı kullanmak bir hata olarak mı değerlendirilmelidir?

10 normal-distribution  standard-deviation 

Ders notlarımda şöyle diyor, t-dağılımı normal gibi gözükse de, biraz daha ağır kuyruklarla. Neden normal görüneceğini anlıyorum (Merkezi Limit Teoremi nedeniyle). Ancak, normal dağılımdan daha ağır kuyruklara sahip olduğunu matematiksel olarak nasıl kanıtlayacağımı ve normal dağılımdan ne kadar ağır olduğunu ölçmenin bir yolu olup olmadığını anlamakta zorlanıyorum.

10 normal-distribution  t-distribution  heavy-tailed 

Gösterim nasıl X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)okumak? bu muXXX normal dağılımı izler mi? VeyaXXX olan bir normal dağılım? Ya da belkiXXX yaklaşık normaldir .. Aynı dağılımı takip eden (veya kelimeler ne olursa olsun) birkaç değişken varsa ne olur? Nasıl yazılır?

10 normal-distribution  notation