Perguntas com a marcação «normal-distribution»

Estou tentando entender a lógica por trás do teste do qui-quadrado. O teste do qui-quadrado é . χ2é então comparado a uma distribuição qui-quadrado para descobrir um valor p.a fim de rejeitar ou não a hipótese nula. H0: as observações vêm da distribuição que usamos para criar nossos valores esperados. …

13 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared 

Suponha que temos dois vetores de variáveis ​​aleatórias, ambos são normais, ou seja, e . Estamos interessados ​​na distribuição de sua combinação linear , onde A e B são matrizes, C é um vetor. Se X e Y forem independentes, Z \ sim N (A \ mu_X + B \ …

13 probability  normal-distribution  multinomial 

Eu tenho a seguinte pergunta: como você acha a distribuição do tempo gasto por dia no YouTube? Minha resposta é que provavelmente é normalmente distribuído e altamente inclinado para a esquerda. Espero que exista um modo em que a maioria dos usuários gaste algum tempo médio e, em seguida, uma …

12 distributions  normal-distribution  skewness  skew-normal 

EDIT: Estou mais interessado nas questões técnicas e na metodologia para determinar a probabilidade de um máximo "verdadeiro" em uma determinada população, dada uma estatística de amostra. Há problemas em estimar a probabilidade de corredores mais rápidos do que Bolt nos tempos recordes, que são óbvios e sutis. Me humor, …

12 normal-distribution  maximum 

No R, tenho uma amostra de 348 medidas e quero saber se posso assumir que ela é normalmente distribuída para testes futuros. Essencialmente, seguindo outra resposta da pilha , estou analisando o gráfico de densidade e o gráfico QQ com: plot(density(Clinical$cancer_age)) qqnorm(Clinical$cancer_age);qqline(Clinical$cancer_age, col = 2) Eu não tenho uma forte …

12 r  normal-distribution 

Vamos dizer que temos uma variável aleatória com uma gama de valores delimitada por aaa e bbb , onde aaa é o valor mínimo ebbb o valor máximo. Disseram-me que, como n→∞n→∞n \to \infty , onde nnn é o tamanho da nossa amostra, a distribuição amostral da nossa amostra é …

12 normal-distribution  sampling  random-variable  central-limit-theorem 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 4 anos . Eu tenho esse problema em que devo encontrar o pdf de . Tudo o que …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

Nos comentários após esta minha resposta a uma pergunta relacionada, os Usuários ssdecontrol e Glen_b perguntaram se a normalidade conjunta de XXX e é necessária para afirmar a normalidade da soma ? Essa normalidade das articulações é suficiente , é claro, bem conhecida. Essa questão suplementar não foi abordada lá …

12 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

Estou testando a igualdade de meios usando o teste t de Welch. A distribuição subjacente está longe de ser normal (mais distorcida que o exemplo em uma discussão relacionada aqui ). Posso obter mais dados, mas gostaria de alguma maneira baseada em princípios de determinar até que ponto fazê-lo. Existe …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

Given N≥30N≥30N\geq30 i.i.d. Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2), and μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0, looking for: accurate closed form distribution approximation of YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} asymptotic (exponential?) approximation of same product This is a special case μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 of a more general question.

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

Suponha a seguinte situação: temos um número grande (por exemplo, 20) com tamanho de grupo pequeno (por exemplo, n = 3). Percebi que, se eu gerar valores a partir da distribuição uniforme, os resíduos parecerão aproximadamente normais, mesmo que a distribuição de erros seja uniforme. O seguinte código R demonstra …

12 anova  normal-distribution  small-sample 

A proporção de duas distribuições normais independentes fornece uma distribuição de Cauchy. A distribuição t é uma distribuição normal dividida por uma distribuição qui-quadrado independente. A proporção de duas distribuições qui-quadrado independentes fornece uma distribuição F. Estou procurando uma razão de distribuições contínuas independentes que forneçam uma variável aleatória normalmente …

12 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics 

Aqui, a interpretação errônea da suposição de normalidade na regressão linear é discutida (que a 'normalidade' refere-se ao X e / ou Y ao invés dos resíduos), e o pôster pergunta se é possível ter X e Y distribuídos normalmente. e ainda tem resíduos normalmente distribuídos. Minha pergunta é: normalmente …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

Estou tentando encontrar a distribuição característica mais apropriada de dados de medições repetidas de um determinado tipo. Essencialmente, no meu ramo da geologia, geralmente usamos datação radiométrica de minerais de amostras (pedaços de rocha) para descobrir há quanto tempo um evento aconteceu (a rocha esfriou abaixo de uma temperatura limite). …

12 distributions  normal-distribution  normalization  histogram 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf