Вопросы с тегом «normal-distribution»

Что было первым производным нормального распределения, можете ли вы воспроизвести этот вывод и объяснить его в историческом контексте ? Я имею в виду, если бы человечество забыло о нормальном распределении, каков наиболее вероятный способ, которым я бы заново его обнаружил, и какой был бы наиболее вероятный вывод? Я полагаю, что …

16 probability  distributions  normal-distribution  references  history 

Я узнал, что стандартное нормальное распределение уникально, потому что среднее значение и дисперсия зафиксированы на 0 и 1 соответственно. В связи с этим мне интересно, должны ли какие-либо две стандартные случайные величины быть независимыми.

16 normal-distribution  independence 

Это утверждение было высказано в ответе на этот вопрос . Я думаю, что вопрос «почему» достаточно отличается, что требует новой темы. Гугл "исчерпывающая мера ассоциации" не дал никаких результатов, и я не уверен, что означает эта фраза.

16 correlation  normal-distribution  pearson-r  multivariate-normal 

Пусть обозначает медиану, а обозначает среднее случайной выборки размером из распределения . Как я могу вычислить ?Y ˉ X n = 2 k + 1 N ( μ , σ 2 ) E ( Y | ˉ X = ˉ x )YYX¯\bar{X}n=2k+1n=2k+1N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) Интуитивно понятно, что из предположения о нормальности имеет …

16 self-study  normal-distribution  mathematical-statistics  expected-value  conditional-expectation 

Я хотел бы нарисовать образец x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right) . Википедия предлагает использовать либо разложение Холецкого, либо Собственное , то есть или Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ = Q Λ QTΣзнак равноQΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T И, следовательно, образец может быть получен через: или где х = D1vИксзнак равноD1v \mathbf{x} …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

Предположим, что у меня есть два одномерных маргинальных распределения, скажем, FFF и GGG , из которых я могу смоделировать. Теперь построим их совместное распределение, используя гауссову связку , обозначаемую C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Все параметры известны. Есть ли не-MCMC метод для симуляции из этой связки?

16 normal-distribution  simulation  copula 

Если у меня есть две нормально распределенные независимые случайные величины XXX и YYY со средними значениями μXμX\mu_X и μYμY\mu_Y и стандартными отклонениями σXσX\sigma_X и σYσY\sigma_Y и я обнаружил, что X+Y=cX+Y=cX+Y=c , то (при условии, что я не допустил никаких ошибок) условное распределение для XXX и YYY заданные ccc , также …

16 normal-distribution  conditional-probability 

У меня есть парных наблюдений ( X i , Y i ), взятых из общего неизвестного распределения, которое имеет конечные первый и второй моменты и симметрично относительно среднего.NNNXiИксяX_iYiYяY_i Пусть стандартное отклонение X (безусловное на Y ), а σ Y то же самое для Y. Я хотел бы проверить гипотезу σXσИкс\sigma_XXИксXYYYσYσY\sigma_Y …

16 distributions  hypothesis-testing  standard-deviation  normal-distribution 

Я пытаюсь изучать статистику, потому что я нахожу, что она настолько распространена, что запрещает мне изучать некоторые вещи, если я не понимаю ее должным образом. У меня возникли проблемы с пониманием этого понятия выборочного распределения средних значений. Я не могу понять, как некоторые книги и сайты объясняют это. Я думаю, …

16 distributions  normal-distribution  sampling  normality-assumption 

Иногда я видел в учебниках второй параметр нормального распределения, который называется стандартным отклонением и дисперсией. Например, случайная величина X ~ N (0, 4). Не ясно, равно ли сигма или сигма в квадрате 4. Я просто хочу выяснить общее соглашение, которое используется, когда стандартное отклонение или дисперсия не определены.

15 distributions  normal-distribution 

Пусть - семейство случайных величин iid, принимающих значения в , имеющих среднее и дисперсию . Простой доверительный интервал для среднего значения, использующий всякий раз, когда он известен, задается как {Xi}ni=1{Икся}язнак равно1N\{X_i\}_{i=1}^n[0,1][0,1][0,1]μμ\muσ2σ2\sigma^2σσ\sigmaP(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).п(|Икс¯-μ|>ε)≤σ2Nε2≤1Nε2(1), P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} \qquad (1). Кроме того, поскольку асимптотически распределяется …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation 

Чтобы моделировать нормальное распределение из набора однородных переменных, есть несколько методов: Алгоритм Бокса-Мюллера , в котором производится выборка двух независимых равномерных переменных в (0,1)(0,1)(0,1) и преобразование их в два независимых стандартных нормальных распределения с помощью: 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) метод CDF , где можно приравнять …

15 normal-distribution  simulation  uniform 

Недавно я купил ресурс для интервью с наукой о данных, в котором один из вопросов о вероятности был следующим: Принимая во внимание ничьи из нормального распределения с известными параметрами, как вы можете имитировать ничьи из равномерного распределения? Мой оригинальный мыслительный процесс состоял в том, что для дискретной случайной величины мы …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform 

У меня проблема с нормальностью некоторых данных, которые у меня есть: я выполнил тест Колмогорова, который говорит, что он ненормален с p = .0000, я не понимаю: асимметрия моего распределения = -. 497, и эксцесс = -0,024 Вот график моего распространения, который выглядит очень нормально ... (У меня есть три …

15 normal-distribution  spss  kolmogorov-smirnov  histogram  qq-plot 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 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