Perguntas com a marcação «normal-distribution»

Suponha que eu tenha uma variável leptocúrtica que gostaria de transformar em normalidade. Que transformações podem realizar essa tarefa? Estou ciente de que a transformação de dados nem sempre pode ser desejável, mas como uma atividade acadêmica, suponha que eu queira "martelar" os dados na normalidade. Além disso, como você …

12 normal-distribution  data-transformation  kurtosis  qq-plot 

Por que é necessário colocar a premissa distributiva nos erros, ou seja, yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , comϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) . Por que não escrever yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , comyi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) , onde em qualquer dos casos ϵi=yi−y^ϵi=yi−y^\epsilon_i = y_i - \hat{y} . Eu vi enfatizar …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset W Como podemos saber que essa estatística fornece o teste mais poderoso paraH0(talvez depois de descartar casos particulares incomuns)? Isso não deriva do teorema de Neyman-Pearson, porque afirma que o teste da razão de verossimilhança é o mais poderoso para hipóteses de pontosH0:{μ=μ0,σ=σ0}eH1:{f=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

Estou estudando sobre a distribuição t de Student e comecei a me perguntar como derivar a função de densidade das distribuições t (da wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} onde são os graus de liberdade e Γ é a função gama. Qual é a intuição dessa função? Quero dizer, …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

Dados gaussianos distribuídos em uma única dimensão requerem dois parâmetros para caracterizá-los (média, variância), e há rumores de que cerca de 30 amostras selecionadas aleatoriamente são geralmente suficientes para estimar esses parâmetros com confiança razoavelmente alta. Mas o que acontece quando o número de dimensões aumenta? Em duas dimensões (por …

12 normal-distribution  multivariate-analysis 

Por favor, ajude-me a encontrar a distribuição limitadora (como ) do seguinte: U n = X 1 + X 2 + … + X nn→∞n→∞n \rightarrow \inftyqueXié iidN(0,1).Un=X1+X2+…+XnX31+X32+…X3n,Un=X1+X2+…+XnX13+X23+…Xn3, U_n = \frac{X_1 + X_2 + \ldots + X_n}{X_1^3 + X_2^3 + \ldots X_n^3},XiXiX_iN(0,1)N(0,1)N(0,1)

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

Suponha que eu tenha uma mistura finita de muitos gaussianos com pesos, meios e desvios padrão conhecidos. Os meios não são iguais. A média e o desvio padrão da mistura podem ser calculados, é claro, uma vez que os momentos são médias ponderadas dos momentos dos componentes. A mistura não …

12 normal-distribution  mixture  distance 

Desenhamos NNN amostras, cada uma do tamanho nnn , independentemente de uma distribuição Normal (μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) . Das NNN amostras, escolhemos as 2 amostras que têm a maior correlação (absoluta) de Pearson entre si. Qual é o valor esperado dessa correlação? Obrigado [PS Isto não é lição de casa]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

Parece haver várias opções disponíveis para trabalhar com GMMs (Gaussian Mixture Models) em Python. À primeira vista, existem pelo menos: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Ferramentas para modelagem de mistura PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/, que faz parte da caixa de ferramentas Scipy e parece se concentrar na atualização dos GMMs : Agora conhecida …

12 normal-distribution  python  mixture 

Tenho informações sobre as distribuições de dimensões antropométricas (como a extensão dos ombros) para crianças de diferentes idades. Para cada idade e dimensão, quero dizer, desvio padrão. (Eu também tenho oito quantis, mas acho que não poderei obter o que quero deles.) Para cada dimensão, gostaria de estimar quantis específicos …

12 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

Se um item segue a distribuição normal, a média também segue a distribuição normal. E o mínimo e o máximo?

12 normal-distribution  order-statistics 

Se você observar uma distribuição beta com α = β= 4α=β=4\alpha=\beta=4 ela se parecerá muito com uma distribuição gaussiana . Mas é isso? Como você pode provar se uma distribuição Beta (4,4) é gaussiana ou não?

12 normal-distribution  beta-distribution 

Basta saber se é possível encontrar o valor esperado de x se ele é normalmente distribuído, dado que está abaixo de um determinado valor (por exemplo, abaixo do valor médio).

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

Estou lendo sobre distribuições anteriores e calculei Jeffreys antes para uma amostra de variáveis ​​aleatórias normalmente distribuídas com média e variação desconhecidas. De acordo com meus cálculos, o seguinte é válido para Jeffreys anterior: Aqui, sou a matriz de informações de Fisher.Eup ( μ , σ2) = de t ( …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

Estou procurando calcular analiticamente uma distribuição de probabilidade de pontos de amostragem de uma função oscilante quando há algum erro de medição. Eu já calculei a distribuição de probabilidade para a parte "sem ruído" (vou colocar isso no final), mas não consigo descobrir como incluir "ruído". Estimativa numérica Para ser …

12 distributions  normal-distribution  noise