Perguntas com a marcação «normal-distribution»

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

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Veja esta página da Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Para obter o intervalo Agresti-Coull, é necessário calcular um percentil da distribuição normal, chamado . Como calculo o percentil? Existe uma função pronta que faça isso no Wolfram Mathematica e / ou Python / NumPy / SciPy?zzz

9 python  normal-distribution 

Estou lendo e esta é a definição que obtive do livro de DeGroot: Isso significa que os parâmetros são os mesmos? Por exemplo, suponha que X seja lognormalmente distribuído e Y seja normalmente distribuído onde Y = log (X). Isso está dizendo que X e Y têm a mesma média …

9 normal-distribution  lognormal 

Alguém pode sugerir como eu posso calcular o segundo momento (ou a função geradora de momentos inteiros) do cosseno de dois vetores aleatórios gaussianos , cada um distribuído como , independente um do outro? IE, momento para a seguinte variável aleatóriaN ( 0 , Σ )x,yx,yx,yN(0,Σ)N(0,Σ)\mathcal N (0,\Sigma) ⟨x,y⟩∥x∥∥y∥⟨x,y⟩‖x‖‖y‖\frac{\langle x, …

9 normal-distribution  mathematical-statistics  multivariate-analysis  circular-statistics  mgf 

Gostaria de saber se a estatística está concluída para em uma configuração . σ2N(μ,σ2)T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−X¯n)2n−1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Isso depende se é previamente conhecido ou não? Se estiver completo para , então por Lehmann-Scheffé é UMVUE . Mas se fosse conhecido, poderíamos considerar cuja variação é igual a Cramer-Rao ligou e é estritamente …

9 normal-distribution  estimation  inference  umvue 

Seja por exemplo, o seu número de dias restantes. Um médico 1 avalia a distribuição de como um gaussiano: . Outro médico independente 2 avalia . Ambos os médicos são igualmente confiáveis. Como combinar as duas informações?X P ( X ) ∼ N ( μ 1 , σ 1 ) …

9 probability  normal-distribution 

Dadas as variáveis ​​aleatórias X1,X2,⋯,XnX1,X2,⋯,XnX_1,X_2, \cdots, X_n amostra amostrada de , defina ∼N(0,σ2)∼N(0,σ2)\sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)Z=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ = \max_{i \in \{1,2,\cdots, n \}} X_i Temos esse E[Z]≤σ2logn−−−−−√E[Z]≤σ2log⁡n\mathbb{E}[Z] \le \sigma \sqrt{2 \log n} . Eu queria saber se existem limites superiores / inferiores em Var ( Z)Var(Z)\text{Var}(Z) ?

9 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  variance 

Quase todos os livros de texto que discute a aproximação normal para a distribuição binomial menciona a regra de ouro que a aproximação pode ser usado se e . Alguns livros sugerem . A mesma constante geralmente aparece nas discussões sobre quando mesclar células no . Nenhum dos textos que …

9 normal-distribution  binomial  approximation 

Eu gostaria de gerar dados aleatórios a partir de uma distribuição normal restrita usando R. Por exemplo, eu posso querer simular uma variável de uma distribuição normal com mean=3, sd= 2e quaisquer valores maiores que 5 são reamostrados da mesma distribuição normal. Assim, para a função geral, eu poderia fazer …

9 r  normal-distribution  simulation  truncation 

Eu li inúmeras páginas no google e não consigo encontrar uma resposta satisfatória. Também li http://castatistics.wikispaces.com/file/view/normal+der..pdf , mas duvido que essa tenha sido a motivação original para a função gaussiana. Atualmente, sou estudante de graduação e meu livro apenas diz que a função f (x) = ae - (x - …

9 normal-distribution 

Há algum tempo que uso seqüências de baixa discrepância nas Distribuições uniformes, pois achei suas propriedades úteis (principalmente em computação gráfica por sua aparência aleatória e por sua capacidade de cobrir densamente [0,1] de maneira incremental). Por exemplo, valores aleatórios acima, valores da sequência de Halton abaixo: Eu estava pensando …

9 normal-distribution  random-generation 

Eu li muitos artigos que testam o k-means com muitos conjuntos de dados que normalmente não são distribuídos como o conjunto de dados da íris e obtêm bons resultados. Como entendo que o k-means é para dados normalmente distribuídos, por que o k-means está sendo usado para dados não distribuídos …

9 normal-distribution  outliers  k-means 

Estou aprendendo sobre os modelos de mistura gaussiana (GMM), mas estou confuso sobre o motivo pelo qual alguém deveria usar esse algoritmo. Como esse algoritmo é melhor do que outro algoritmo padrão de cluster, como significa quando se trata de clustering? O significa que o algoritmo particiona os dados em …

9 normal-distribution  unsupervised-learning  gaussian-mixture 

Infelizmente, há um problema estatístico. Eu não tenho idéia por onde começar (estou estudando por conta própria, para que não haja ninguém que eu possa perguntar, se eu não entender alguma coisa. A questão é N ( um , b 2 ) ; a = 0 ; b 2 = …

8 self-study  normal-distribution  random-variable 

Seja (Xn)(Xn)(X_n) uma sequência de variáveis ​​aleatórias iid N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1) . Defina S0=0S0=0S_0=0 e Sn=∑nk=1XkSn=∑k=1nXkS_n=\sum_{k=1}^n X_k para n≥1n≥1n\geq 1 . Encontre a distribuição limitadora de 1n∑k=1n|Sk−1|(X2k−1)1n∑k=1n|Sk−1|(Xk2−1)\frac1n \sum_{k=1}^{n}|S_{k-1}|(X_k^2 - 1) Esse problema é de um livro de problemas sobre Teoria da Probabilidade, no capítulo sobre o Teorema do Limite Central. Como …

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