Вопросы с тегом «normal-distribution»

Очень часто, когда я исследую новые статистические методы и концепции, я сталкиваюсь с квадратом разницы (или среднеквадратичной ошибкой, или множеством других эпитетов). Как пример, r Пирсона определяется на основе среднего квадрата разности от линии регрессии, в которой лежат точки. Для ANOVA вы смотрите на сумму квадратов и так далее. Теперь …

14 normal-distribution 

Предположим, что у нас есть два вектора случайных величин, оба являются нормальными, то есть и Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) . Нас интересует распределение их линейной комбинации Z = A X + B Y + C , где A и B - матрицы, C - …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

В некоторых уроках я обнаружил, что было указано, что инициализация весов «Ксавье» (статья: Понимание сложности обучения глубоких нейронных сетей с прямой связью ) является эффективным способом инициализации весов нейронных сетей. Для полностью связанных слоев в этих уроках было практическое правило: Var(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W) = \frac{2}{n_{in} + n_{out}}, \quad \text{simpler alternative:} …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

Это какая-то странная мысль, которая у меня возникла при просмотре какой-то старой статистики, и по какой-то причине я не могу придумать ответ. Непрерывный PDF говорит нам о плотности наблюдаемых значений в любом заданном диапазоне. А именно, например, если , то вероятность того, что реализация попадает между и , просто где …

13 normal-distribution  maximum-likelihood  pdf 

Я пытался узнать, какие дистрибутивы использовать в GLM, и я немного озадачен, когда использовать нормальный дистрибутив. В одной части моего учебника говорится, что нормальное распределение может быть полезным для моделирования результатов экзаменов. В следующей части спрашивается, какое распределение будет подходящим для моделирования страхового случая. На этот раз он сказал, что …

13 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

Существует ли какой-либо дистрибутив или я могу работать из другого дистрибутива, чтобы создать такой дистрибутив, как на изображении ниже (извините за плохие рисунки)? где я даю число (0,2, 0,5 и 0,9 в примерах), где должен быть пик, и стандартное отклонение (сигма), которое делает функцию более широкой или менее широкой. PS: …

13 distributions  normal-distribution 

В своем блоге физик Стив Сюй написал следующее: Исходя из нормального распределения, в США всего около 10000 человек, которые показывают уровень + 4SD и такое же число в Европе, так что это довольно выборочное население (примерно, несколько сотен старших школьников в год в США). Если вы экстраполируете числа жителей азиатских …

13 normal-distribution 

Этот вопрос вдохновлен долгим обсуждением в комментариях здесь: Как линейная регрессия использует нормальное распределение? В обычной модели линейной регрессии для простоты здесь написано только с одним предиктором: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i где xixix_i - известные константы, а ϵiϵi\epsilon_i - члены с независимой ошибкой с нулевым …

13 regression  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  least-squares 

Я знаю, что сумма гауссианов является гауссовой. Итак, чем же отличается смесь гауссов? Я имею в виду, смесь гауссианов - это просто сумма гауссиан (где каждый гауссиан умножается на соответствующий коэффициент смешения), верно?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Очевидно, что если , тоИкся∼ N( 0 , 1 )Икся~N(0,1)X_i \sim N(0,1) Икс1Икс2+ X3Икс4A L a p l a c e ( 0 , 1 )Икс1Икс2+Икс3Икс4~LaпLaсе(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Я видел статьи о произвольных квадратичных формах, которые всегда приводят к ужасным нецентральным выражениям хи-квадрат. Приведенные выше простые …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

Допустим, у вас есть набор значений, и вы хотите знать, более ли вероятно, что они были выбраны из гауссова (нормального) распределения или из логнормального распределения? Конечно, в идеале вы должны были бы что-то знать о населении или об источниках экспериментальной ошибки, поэтому имели бы дополнительную информацию, полезную для ответа на …

13 normal-distribution  lognormal 

Цитата из статьи в Википедии об оценке параметров для наивного байесовского классификатора : «Типичное предположение состоит в том, что непрерывные значения, связанные с каждым классом, распределены в соответствии с распределением Гаусса». Я понимаю, что распределение Гаусса удобно по аналитическим причинам. Тем не менее, есть ли другие реальные причины, чтобы сделать …

13 normal-distribution 

Модели гауссовского дискриминантного анализа изучают а затем применяют правило Байеса для оценки Следовательно, они являются генеративными моделями. Почему тогда это называется дискриминантным анализом? Если это происходит потому, что мы в итоге получаем кривую дискриминанта между классами, то это происходит для всех порождающих моделей.п( х | у)п(Икс|Y)P(x|y)п( у| х)= Р( х …

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

У меня есть большой набор точек данных в форме (значит, stdev). Я хочу уменьшить это значение до одного (лучшего) среднего и (надеюсь) меньшего стандартного отклонения. Очевидно , я мог бы просто вычислить , однако это не принимает во внимание тот факт, что некоторые из точек данных значительно более точны, чем …

13 normal-distribution  repeated-measures  weighted-mean 

Сегодня меня спросили, что-то похожее на это. Интервьюер хотел знать, какова вероятность того, что опцион «при деньгах» окажется в деньгах, когда волатильность стремится к бесконечности. Я сказал 0%, потому что нормальные распределения, которые лежат в основе модели Блэка-Шоулза и гипотезы случайного блуждания, будут иметь бесконечную дисперсию. И поэтому я решил, …

13 normal-distribution  variance