«normal-distribution» etiketlenmiş sorular

Bir makalenin gözden geçirilmesinde yazarlar, "Normallik için önkoşul varsayımları karşılamak için t testleri yapılmadan önce, eğri dağılım gösteren sürekli sonuç değişkenleri doğal logaritmalar kullanılarak dönüştürülmüştür." Bu normal olmayan verileri analiz etmenin kabul edilebilir bir yolu, özellikle de temeldeki dağıtım mutlaka lognormal değilse? Bu oldukça nadir bir soru olabilir, ama daha …

19 normal-distribution  data-transformation  t-test  lognormal 

Standart sapma sınırsız büyürse normal dağılım belirli bir dağılıma yaklaşır mı? bana öyle geliyor ki pdf tarafından verilen sınırlarla düzgün bir dağılım gibi görünmeye başlıyor . Bu doğru mu?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]

18 normal-distribution  convergence 

Diyelim ki korelasyon katsayısı ile birlikte normal olan iki standart normal rastgele değişken ve var .X1X1X_1X2X2X_2rrr nin dağıtım işlevi nedir ?max(X1,X2)max(X1,X2)\max(X_1, X_2)

18 correlation  normal-distribution  extreme-value 

Normal dağılımın basıklığının 3 olduğu ifadesiyle ne kastedilmektedir? Yatay çizgi üzerinde 3 değerinin tepe olasılığa karşılık geldiği anlamına mı geliyor, yani 3 sistemin modu mu? Normal bir eğriye baktığımda, zirve merkezde, yani 0'da ortaya çıkıyor gibi görünüyor.

18 normal-distribution  moments  kurtosis 

Normal olarak dağıtılmış rastgele bir değişkeninin karesinin ile dağılımı nedir? Biliyorum standart normal dağılım karesi alırken geçerli bir argüman , ama ya birim dışı varyans durumunda?X2X2X^2X∼N(0,σ2/4)X∼N(0,σ2/4)X\sim N(0,\sigma^2/4)χ2(1)=Z2χ2(1)=Z2\chi^2(1)=Z^2

18 distributions  normal-distribution 

Gauss Radyal Temel Fonksiyonu (RBF) ile lineer regresyon yapmak ve Gauss çekirdeği ile lineer regresyon yapmak arasındaki fark nedir?

18 regression  normal-distribution  kernel-trick 

Merkez Limit Teoremi (CLT) ile ilgili çok yeni bir sorum var: CLT'nin, iid rasgele değişkenlerinin ortalamasının yaklaşık olarak normal dağıldığını ( , burada , toplamların indeksidir) veya standart rasgele değişkenin standart normal dağılıma sahip olacağını belirtir.n→∞n→∞n \to \inftynnn Şimdi Büyük Sayılar Kanunu kabaca, iid rasgele değişkenlerin ortalamasının (olasılıkla ya da …

18 probability  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

Normal bir dağılımın CDF'si için kullanımı kolay bir formülün, içindeki karmaşık hata fonksiyonu nedeniyle biraz eksik olduğunu biliyorum. Bununla birlikte, için güzel bir formül olup olmadığını merak ediyorum . Veya bu sorun için "son teknoloji" yaklaşım ne olabilir.N(c−≤x&lt;c+|μ,σ2)N(c−≤x&lt;c+|μ,σ2)N(c_{-} \leq x < c_{+}| \mu, \sigma^2)

18 normal-distribution  approximation 

Bilinmeyen popülasyon standart sapması (sd) ile ortalama güven aralığını (CI) hesaplamak için, t dağılımını kullanarak popülasyon standart sapmasını tahmin ediyoruz. Özellikle, CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} burada σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n} . Ancak, popülasyonun standart sapması hakkında nokta tahminimiz olmadığından, tahminimizCI=X¯±t95%(se)CI=X¯±t95%(se)CI=\bar{X} \pm t_{95\% }(se)olup, buradase=sn√se=snse = \frac{s}{\sqrt n} Buna …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

Bu çok basit bir soru ama türetmeyi internette veya kitapta hiçbir yerde bulamıyorum. Bayesilerin çok değişkenli bir normal dağılımı nasıl güncellediğini görmek isterim. Örneğin: hayal edin P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ \mathbb{P}({\bf \mu}) &= & N({\bf \mu_0}, {\bf \Sigma_0})\,. \end{array} {\ …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

aralığı içinde Normal dağılımı takiben rastgele sayılar üretmem gerekiyor . (R'de çalışıyorum.)(a,b)(a,b)(a,b) Fonksiyonun rnorm(n,mean,sd)normal dağılımdan sonra rasgele sayılar üreteceğini biliyorum , ama bunun içindeki aralık sınırlarını nasıl ayarlayabilirim? Bunun için özel R fonksiyonları var mı?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

Temel istatistik dersleri, örneklem büyüklüğü n büyük olduğunda (genellikle 30 veya 50'nin üzerinde) bir nüfus parametresinin ortalamasını tahmin etmek için genellikle normal bir dağılım kullanılmasını önerir . Öğrencinin T-dağılımı, numunenin standart sapmasındaki belirsizliği açıklamak için daha küçük numune boyutları için kullanılır. Numune boyutu büyük olduğunda, numune standart sapması popülasyon standart …

17 normal-distribution  confidence-interval  t-distribution 

Çok değişkenli standart normal dağılım ile Gaussian kopula arasındaki farkın ne olduğunu merak ediyorum çünkü yoğunluk fonksiyonuna baktığımda benim için aynı görünüyorlar. Benim sorunum Gaussian kopula'nın neden tanıtıldığı veya Gaussian kopula'nın ne fayda sağladığı veya Gaussian kopula çok değişkenli standart normal fonksiyondan başka bir şey olmadığında üstünlüğünün ne olduğudur. Ayrıca, …

17 normal-distribution  copula 

X ve Y bağımsızsa, iki bağımsız rastgele değişken X ve Y'nin ürününün pdf'si nedir? X normal dağılıma, Y ki-kare dağılımı Z = XY Eğer XXX normal bir dağıtım X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X\sim N(\mu_x,\sigma_x^2) fX(x)=1σx2π−−√e−12(x−μxσx)2fX(x)=1σx2πe−12(x−μxσx)2f_X(x)={1\over\sigma_x\sqrt{2\pi}}e^{-{1\over2}({x-\mu_x\over\sigma_x})^2} veYYY,kkkserbestlik derecesi ile Ki-kare dağılımına sahiptirY∼χ2kY∼χk2Y\sim \chi_k^2 fY(y)=y(k/2)−1e−y/22k/2Γ(k2)u(y)fY(y)=y(k/2)−1e−y/22k/2Γ(k2)u(y)f_Y(y)={y^{(k/2)-1}e^{-y/2}\over{2^{k/2}\Gamma({k\over2})}}u(y) whreu(y)u(y)u(y)birim basamak fonksiyonudur. Şimdi, bir pdf nedir ZZZ eğer XXX ve …

17 normal-distribution  chi-squared  random-variable 

N veri noktasını gözlemledikten sonra önceki bir N ~ (a, b) ile bir posteriorun nasıl hesaplanacağı hakkında? Veri noktalarının örnek ortalamasını ve varyansını hesaplamamız ve posterioru öncekiyle birleştiren bir tür hesaplama yapmamız gerektiğini varsayıyorum, ancak kombinasyon formülünün neye benzediğinden emin değilim.

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior