Perguntas com a marcação «normal-distribution»

A distribuição normal, ou gaussiana, tem uma função de densidade que é uma curva simétrica em forma de sino. É uma das distribuições mais importantes em estatística. Use a tag [normality] para perguntar sobre o teste de normalidade.

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É possível ter um par de variáveis ​​aleatórias gaussianas para as quais a distribuição conjunta não é gaussiana?
Alguém me fez essa pergunta em uma entrevista de emprego e eu respondi que sua distribuição conjunta é sempre gaussiana. Pensei que sempre posso escrever um gaussiano bivariado com seus meios, variância e covariâncias. Gostaria de saber se pode haver um caso em que a probabilidade conjunta de dois gaussianos …
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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Qual é a caracterização mais surpreendente da distribuição gaussiana (normal)?
Uma distribuição gaussiana padronizada em pode ser definida fornecendo explicitamente sua densidade: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} ou sua função característica. Como lembrado nesta pergunta, também é a única distribuição para a qual a média e a variância da amostra são independentes. Quais são outras caracterizações alternativas surpreendentes das medidas gaussianas que você …
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Qual é a intuição por trás das distribuições gaussianas condicionais?
Suponha que . Em seguida, a distribuição condicional de considerando que é multivariada, normalmente distribuída com média:X 1 X 2 = x 2X ∼ N2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma})X1X1X_1X2= x2X2=x2X_2 = x_2 E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) e variância: Var[P(X1|X2=x2)]=σ11−σ212σ22Var[P(X1|X2=x2)]=σ11−σ122σ22{\rm Var}[P(X_1 | X_2 = …
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