Perguntas com a marcação «distributions»

Gostaria de saber se existe algum teste estatístico para "testar" o significado de uma distribuição bimodal. Quero dizer, quanto meus dados atendem à distribuição bimodal ou não? Em caso afirmativo, existe algum teste no programa R?

30 r  hypothesis-testing  distributions  bimodal 

A versão tl; dr Que estratégias bem-sucedidas você emprega para ensinar a distribuição amostral (por exemplo, uma média amostral) no nível de graduação introdutório? O fundo Em setembro, darei um curso introdutório de estatística para alunos do segundo ano de ciências sociais (principalmente ciências políticas e sociologia), usando A prática …

30 distributions  sampling  teaching 

Qual é a diferença entre o teste de normalidade Shapiro-Wilk e o teste de normalidade Kolmogorov-Smirnov? Quando os resultados desses dois métodos serão diferentes?

30 distributions  statistical-significance  normality-assumption  kolmogorov-smirnov 

Quando alguém inicializa um parâmetro para obter o erro padrão, obtemos uma distribuição do parâmetro. Por que não usamos a média dessa distribuição como resultado ou estimativa para o parâmetro que estamos tentando obter? A distribuição não deveria se aproximar da real? Portanto, obteríamos uma boa estimativa do valor "real"? …

30 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

As apresentações aos modelos gráficos as descrevem como "... um casamento entre a teoria dos grafos e a teoria das probabilidades". Eu entendo a parte da teoria das probabilidades, mas tenho problemas para entender onde exatamente a teoria dos grafos se encaixa. Que idéias da teoria dos grafos ajudaram a …

29 graphical-model  graph-theory  distributions 

Penso que este é um tópico fascinante e não o compreendo completamente. Que lei da física faz para que tantos fenômenos naturais tenham distribuição normal? Parece mais intuitivo que eles teriam distribuição uniforme. É tão difícil para mim entender isso e sinto que estou perdendo algumas informações. Alguém pode me …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

Eu gerei um vetor que tem uma distribuição Poisson, da seguinte maneira: x = rpois(1000,10) Se eu fizer um histograma usando hist(x), a distribuição parecerá uma familiar distribuição normal em forma de sino. No entanto, o teste de Kolmogorov-Smirnoff ks.test(x, 'pnorm',10,3)diz que a distribuição é significativamente diferente de uma distribuição …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution 

Sou novato em estatísticas e preciso de sua ajuda. Eu tenho uma pequena amostra, da seguinte maneira: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Eu executei o teste Shapiro-Wilk usando R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) e obtive o seguinte resultado: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Agora, se eu assumir …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Estou tentando criar uma métrica para medir a não uniformidade de uma distribuição para um experimento que estou executando. Eu tenho uma variável aleatória que deve ser distribuída uniformemente na maioria dos casos, e eu gostaria de poder identificar (e possivelmente medir o grau de) exemplos de conjuntos de dados …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

Como todos sabemos, se você joga uma moeda que tem a mesma chance de cair cara, então se você joga a moeda muitas vezes, metade do tempo recebe cara e metade do tempo recebe coroa. Ao discutir isso com um amigo, eles disseram que, se você atirar a moeda 1000 …

28 probability  distributions  sampling 

Considere amostras independentes S obtidas de uma variável aleatória X que se supõe seguir uma distribuição truncada (por exemplo, uma distribuição normal truncada ) de valores mínimos e máximos conhecidos (finitos) a e b, mas com parâmetros desconhecidos μ e σ 2 . Se X seguido uma distribuição não-truncada, os …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

Estou trabalhando com duas distribuições normais independentes e , com médias e e variações e .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Eu sou interessado na distribuição do seu rácio . Nem nem têm uma média de zero, então não é distribuído como um Cauchy.Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ Preciso encontrar o CDF de e, em seguida, obter a derivada …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

Existem medidas de similaridade ou distância entre duas matrizes de covariância simétricas (ambas com as mesmas dimensões)? Estou pensando aqui em análogos à divergência KL de duas distribuições de probabilidade ou à distância euclidiana entre vetores, exceto aplicada a matrizes. Eu imagino que haveria algumas medidas de similaridade. Idealmente, eu …

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory