«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.

6
Normal dağılımı nasıl bulabilirdim?
Normal dağılımın ilk türetme neydi yapabilirsiniz o türetme çoğaltmak ve ayrıca tarihsel bağlamda anlatmaya ? Demek istediğim, eğer insanlık normal dağılımı unuttuysa, onu yeniden keşfetmenin en olası yolu nedir ve en olası türetme ne olurdu? İlk türevlerin, binomlar gibi temel kesikli olasılık dağılımlarını hesaplamak için hızlı yollar bulmaya çalışmanın bir …
4
Örnek ortalaması verildiğinde örnek medyanının beklenen değeri
Let YYY medyan temsil ettiği ve izin boyutta rasgele numunenin ortalama belirtmektedir olan bir dağıtım . nasıl hesaplayabilirim ?X¯X¯\bar{X}n=2k+1n=2k+1n=2k+1N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)E(Y|X¯=x¯)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) Sezgisel olarak, normallik varsayımı nedeniyle, ve gerçekten de doğru cevap olduğunu iddia etmek mantıklıdır . Ancak bu titizlikle gösterilebilir mi?E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|\bar{X}=\bar{x})=\bar{x} İlk düşüncem, bu soruna genellikle bilinen bir sonuç olan koşullu normal …
3
Çok değişkenli normal dağılımdan örneklerin çizilmesi için Cholesky ve özdöpozisyon
Bir örnek çizmek istiyorum . Wikipedia bir Cholesky veya Eigendecomposition kullanmanızı önerir , yani veya x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T Ve böylece örnek şu şekilde çizilebilir: veya burada x = D1vx=D1v \mathbf{x} = \mathbf{D}_1 \mathbf{v} v∼N(0,I)x = Q Λ--√vx=SΛv \mathbf{x} = \mathbf{Q}\sqrt{\mathbf{\Lambda}} \mathbf{v} …
1
Gauss kopula'sından nasıl taklit edilir?
Diyelim ki simüle edebileceğim ve gibi iki tek değişkenli marjinal dağılımım var . Şimdi, adlandırılan bir Gauss kopula kullanarak ortak dağıtımlarını oluşturun . Tüm parametreler bilinir.G C ( F , G ; Σ )FFFGGGC(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) Bu kopuladan benzetim yapmak için MCMC olmayan bir yöntem var mı?
5
Eşleştirilmiş gözlemlerin varyansının karşılaştırılması
Ben gözlemleri (eşleştirilmiş , sonlu birinci ve ikinci anları vardır ve ortalama etrafında simetrik olan ortak bir bilinmeyen dağılımı çekilir).X i Y iNNNXiXiX_iYiYiY_i Let standart sapma (koşulsuz ) ve hipotezini test etmek istiyorum Y. I için aynı X Y σ YσXσX\sigma_XXXXYYYσYσY\sigma_Y σ X = σ YH0H0H_0 :σX=σYσX=σY\sigma_X = \sigma_Y H1H1H_1 …
1
Sıfır hipotezi altında değiştirilebilir örneklerin ardındaki sezgi nedir?
Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …
16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
5
Numune ortalamalarının örnekleme dağılımı popülasyon ortalamalarına nasıl yaklaşıyor?
İstatistikleri öğrenmeye çalışıyorum çünkü doğru anlamadığım takdirde bazı şeyleri öğrenmemi yasaklayan o kadar yaygın olduğunu düşünüyorum. Örnek araçların örnekleme dağılımı kavramını anlamakta güçlük çekiyorum. Bazı kitapların ve sitelerin nasıl açıkladığını anlayamıyorum. Sanırım bir anlayışım var ama doğru olup olmadığından emin değilim. Aşağıda bunu anlama girişimim var. Normal bir dağılım gösteren …
5
olduğunda ortalama için güven aralığının yaklaşık hatası
Let {Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n değerleri alınarak Rasgele değişkenlerin bir ailesi [0,1][0,1][0,1] bir ortalama sahip olan, μμ\mu ve varyans σ2σ2\sigma^2 . Ne zaman bilinirse kullanılarak ortalama için basit bir güven aralığı P ( | ˉ X - μ | > ε ) ≤ σ 2 ile verilir.σσ\sigmaP(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| …
1
Normal dağılımı simüle etmek için Box-Muller'ın ters CDF yöntemine göre avantajları?
Bir dizi muntazam değişkenten normal bir dağılımı simüle etmek için birkaç teknik vardır: Biri iki bağımsız üniforma örneği (0,1)(0,1)(0,1) değişen ve bunları iki bağımsız standart normal dağılıma dönüştüren Box-Muller algoritması : Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) CDF yöntemi , burada normal cdf'yi (F(Z))(F(Z))(F(Z)) bir Tekdüzen değişkenine …
2
Normal Dağılımdaki çekimleri kullanarak Tekdüzen Dağıtımdan çekimleri simüle etme
Yakın zamanda , olasılık sorularından birinin aşağıdaki gibi olduğu bir veri bilimi görüşme kaynağı satın aldım : Bilinen parametrelerle normal bir dağılımdan çekilişler verildiğinde, düzgün bir dağılımdan çekilişleri nasıl simüle edebilirsiniz? Orijinal düşünce sürecim, ayrı bir rastgele değişken için, her alt bölümün normal eğri altında eşit bir alana sahip olduğu …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.