Вопросы с тегом «normal-distribution»

Кто-нибудь может предложить, как я могу вычислить производящую момент функцию внутреннего произведения двух гауссовских случайных векторов, каждый из которых распределен как N( 0 , σ2)N(0,σ2)\mathcal N(0,\sigma^2) , независимо друг от друга? Есть ли какой-то стандартный результат для этого? Любой указатель высоко ценится.

9 normal-distribution  mathematical-statistics  multivariate-analysis  moments  mgf 

Учусь на тест. Не могу ответить на этот. Пусть iid случайных величин. определятьX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,nN(0,1)N(0,1)\mathcal{N}(0,1) Wi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X23,i−−−−−−−√,i=1,…,nWi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X3,i2,i=1,…,nW_i = (X_{1,i} + X_{2,i}X_{3,i})/\sqrt{1 + X_{3,i}^2}, i = 1, \ldots, n , и ,W¯¯¯¯¯n=n−1∑ni=1WiW¯n=n−1∑i=1nWi\overline{W}_n = n^{-1}\sum_{i=1}^nW_i S2n=(n−1)−1∑ni=1(Wi−W¯¯¯¯¯n)2,n≥2.Sn2=(n−1)−1∑i=1n(Wi−W¯n)2,n≥2.S_n^2 = (n-1)^{-1}\sum_{i=1}^n(W_i - \overline{W}_n)^2, n \ge 2. Каково распределение , ?W¯¯¯¯¯nW¯n\overline{W}_nS2nSn2S_n^2 Как получить представление о лучшем методе, который …

9 normal-distribution  data-transformation 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Короткий вопрос: почему это правда ?? Длинный вопрос: Очень просто, я пытаюсь выяснить, что оправдывает это первое уравнение. Автор книги, которую я читаю (контекст здесь, если вы хотите, но не обязательно), утверждает следующее: Из-за предположения о почти гауссовости мы можем написать: п0( ξ) = Aϕ ( ξ)е х р ( …

9 probability  normal-distribution  entropy  maximum-entropy 

Предполагая, что у меня есть набор данных с измерениями (например, d = 20 ), чтобы каждое измерение было iid X i ∼ U [ 0 ; 1 ] (альтернативно, каждое измерение X i ∼ N [ 0 ; 1 ] ) и не зависит друг от друга.dddd= 20d=20d=20Икся∼ U[ 0 …

9 normal-distribution  uniform  eigenvalues 

У меня есть несколько результатов теста задержки ответа сервера. Согласно нашему теоретическому анализу, распределение задержки (функция распределения вероятности задержки ответа) должно иметь поведение с тяжелым хвостом. Но как я могу доказать, что результат теста соответствует распределению тяжелых хвостов?

9 regression  distributions  probability  normal-distribution  mathematical-statistics 

У меня есть несколько наборов данных порядка тысяч точек. Значения в каждом наборе данных: X, Y, Z, относящиеся к координате в пространстве. Z-значение представляет собой разницу высот в координатной паре (x, y). Как правило, в моей области ГИС ошибка превышения указывается в RMSE путем вычитания точки истинности относительно точки измерения …

9 normal-distribution  large-data 

Я хочу моделировать с нормальной плотностью (скажем, среднее = 1, SD = 1), но хочу только положительные значения. Одним из способов является симуляция с нормой и получение абсолютного значения. Я думаю об этом как о сложенном нормальном. Я вижу в R есть функции для генерации усеченной случайной величины. Если я …

9 normal-distribution  simulation  truncation 

Мой набор данных состоит из общей смертности или выживания организма в трех типах участков: на берегу, в среднем и на расстоянии от берега. Цифры в таблице ниже представляют количество сайтов. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Я хотел бы знать, является ли количество …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Я предполагаю, что R имеет это встроенное. Как я могу ссылаться на это?

9 r  normal-distribution 

( Это относится к моему вопросу программирования о переполнении стека : гауссовский алгоритм кривой Белла (Python и / или C #) .) На Answers.com я нашел этот простой пример: Найти среднее арифметическое (среднее) => Сумма всех значений в наборе, деленная на количество элементов в наборе Найти сумму квадратов всех значений …

9 algorithms  normal-distribution 

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Смотрите эту страницу Википедии: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Чтобы получить интервал Agresti-Coull, нужно вычислить процентиль нормального распределения, называемого zZz . Как рассчитать процентиль? Есть ли готовая функция, которая делает это в Wolfram Mathematica и / или Python / NumPy / SciPy?

9 python  normal-distribution 

Есть проблема статистики, я, к сожалению, понятия не имею, с чего начать (я учусь самостоятельно, поэтому я не могу никого спросить, если я чего-то не понимаю. Вопрос в том X,YX,YX,Y iidN(a,b2);a=0;b2=6;var(X2+Y2)=?N(a,b2);a=0;b2=6;var(X2+Y2)=?N(a,b^2); a=0; b^2=6; var(X^2+Y^2)=?

8 self-study  normal-distribution  random-variable