Вопросы с тегом «normal-distribution»

Общий подход для оценки параметров нормального распределения заключается в использовании среднего значения и стандартного отклонения / дисперсии выборки. Однако, если есть некоторые выбросы, медиана и срединное отклонение от медианы должны быть намного более устойчивыми, верно? На некоторых наборах данных я пытался, нормальное распределение , оцененное N(median(x),median|x−median(x)|)N(median(x),median|x−median(x)|)\mathcal{N}(\text{median}(x), \text{median}|x - \text{median}(x)|) , …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Вопрос, который я хочу задать, заключается в следующем: как изменяется доля выборок в пределах 1 SD от среднего значения нормального распределения с увеличением числа вариаций? (Почти) всем известно, что при одномерном нормальном распределении 68% выборок можно найти в пределах 1 стандартного отклонения от среднего. Как насчет 2, 3, 4, ... …

15 normal-distribution  multivariate-analysis 

Предположим, у меня есть выборки из двух разных групп населения. Если я измерил, сколько времени требуется каждому члену для выполнения задачи, я могу легко оценить среднее значение и дисперсию каждой популяции. Если я теперь выдвигаю гипотезу о случайном спаривании с одним человеком из каждой популяции, могу ли я оценить вероятность …

15 probability  normal-distribution 

Мой вопрос очень прост: почему мы выбираем нормальное в качестве распределения, которому следует термин ошибки в предположении о линейной регрессии? Почему мы не выбираем других, как униформу, т или как?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Предположим, вы определили: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) где Φ−1Φ−1\Phi^{-1} - обратная величина CDF стандартного нормального распределения . Мой вопрос: существует ли простое распределение, за которым следует , или которое может приближаться к ? YYYYYYЯ спрашиваю, потому что у меня есть сильное подозрение, основанное на результатах моделирования (показанных ниже), что YYY сходится …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

Модели гауссовых смесей (GMM) привлекательны, потому что с ними просто работать как в аналитическом, так и на практическом плане, и они способны моделировать некоторые экзотические распределения без особых сложностей. Есть несколько аналитических свойств, которые мы должны ожидать, которые в целом не ясны. Особенно: Скажем, SnSnS_n - класс всех гауссовых смесей …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

В «Обнаружении статистики Энди Филда с использованием SPSS» он утверждает, что все переменные должны быть преобразованы. Однако в публикации: «Изучение пространственно меняющихся взаимосвязей между землепользованием и качеством воды с использованием географически взвешенной регрессии I: проектирование и оценка модели», в частности, они утверждают, что были преобразованы только ненормальные переменные. Этот анализ …

14 normal-distribution  data-transformation 

Предположим, у вас есть восемь бегунов, которые проводят гонку; распределение их индивидуальных времен выполнения является нормальным, и каждый имеет среднее значение , скажем, секунд. Стандартное отклонение первого бегуна - самое маленькое, два - второе самое маленькое, третье - самое маленькое и т. Д., А восемь - самое большое. Меня смущают …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

Следующая проблема возникла недавно при анализе данных. Если случайная величина X следует нормальному распределению, а Y следует распределению χ2nχn2\chi^2_n (с n dof), как распределяется Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 ? До сих пор я придумал ПРВ Y2Y2Y^2 : ψ2n(x)====∂F(x−−√)∂x(∫x√0tn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)′x12n/2Γ(n/2)⋅(x−−√)n/2−1⋅e−x√/2⋅(x−−√)′x12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x√/2ψn2(x)=∂F(x)∂x=(∫0xtn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)x′=12n/2Γ(n/2)⋅(x)n/2−1⋅e−x/2⋅(x)x′=12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x/2\begin{eqnarray} \psi^2_n(x) &=& \frac{\partial F(\sqrt{x})}{\partial x} \\ &=& \left( \int_0^{\sqrt{x}} \frac{t^{n/2-1}\cdot e^{-t/2}}{2^{n/2}\Gamma(n/2)} …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Я знаю, что это может быть немного странно, статистически, но это моя проблема. У меня много данных о диапазоне, то есть минимальный, максимальный и размер выборки переменной. Для некоторых из этих данных у меня также есть среднее, но не много. Я хочу сравнить эти диапазоны друг с другом, чтобы количественно …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

Я заметил, что в нормальном распределении вероятность равна нулю, в то время как для распределения Пуассона она не будет равна нулю, когда является неотрицательным целым числом.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Мой вопрос: равна ли вероятность любой константы в нормальном распределении нулю, потому что она представляет площадь под любой кривой? Или это просто правило для …

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution 

Сложение, вычитание, умножение и деление нормальных случайных величин хорошо определены, но как насчет тригонометрических операций? Например, предположим, что я пытаюсь найти угол треугольного клина (смоделированного как прямоугольный треугольник) с двумя катетами, имеющими размеры и d 2 , оба описанные как нормальные распределения.d1d1d_1d2d2d_2 И интуиция, и симуляция говорят мне, что полученное …

14 distributions  normal-distribution  circular-statistics  saddlepoint-approximation 

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с кареткой? Перекрестная проверка `glmnet` с использованием` caret` но ответа не дано, что может быть связано с …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

У меня есть случайные величины Икс0, X1, … , XNИкс0,Икс1,...,ИксNX_0,X_1,\dots,X_n . Икс0Икс0X_0 имеет нормальное распределение со средним μ > 0μ>0\mu>0 и дисперсией 111 . Икс1, … , XNИкс1,...,ИксNX_1,\dots,X_n RVS нормально распределены со средним 000 и дисперсией 111 . Все взаимно независимы. Обозначим через ЕЕE событие, когда Икс0Икс0X_0 является наибольшим из …

14 probability  normal-distribution 

Пакеты программ для обнаружения сетевых мотивов могут возвращать чрезвычайно высокие Z-оценки (самый высокий показатель, который я видел, составляет 600 000+, но Z-оценки более 100 встречаются довольно часто). Я планирую показать, что эти Z-оценки являются поддельными. Огромные Z-оценки соответствуют чрезвычайно низким вероятностям. Значения связанных вероятностей приведены, например, на странице википедии нормального …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic