Perguntas com a marcação «normal-distribution»

Abaixo está um histograma de alguns dados, os compartimentos são inteiros e os outros parâmetros são irrelevantes. Como você pode ver, parece haver duas distribuições normais separadas, mas sobrepostas, para números ímpares e pares. A probabilidade de ser um número par é 1/3, da mesma forma 2/3 para um número …

8 distributions  normal-distribution  pdf  terminology  histogram 

Eu tenho uma variável aleatória Y= eX1 + eXY=eX1+eXY = \frac{e^{X}}{1 + e^{X}} e eu seiX∼ N( μ , σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2). Existe uma maneira de calcular E(Y)E(Y)\mathbb{E}(Y) ? Eu tentei descobrir a integral, mas não fiz muito progresso. Isso é possível?

8 logistic  normal-distribution  expected-value 

Atualmente, estou analisando alguns dados que foram produzidos por uma simulação de MC que escrevi - espero que os valores sejam normalmente distribuídos. Naturalmente, plotei um histograma e parece razoável (eu acho?): [Canto superior esquerdo: histograma com dist.pdf(), canto superior direito: histograma cumulativo com dist.cdf(), inferior: gráfico QQ, datavs dist] …

8 hypothesis-testing  normal-distribution  python  kolmogorov-smirnov 

Vi o seguinte em um livro didático e tenho dificuldades para entender o conceito. Eu entendo que é normalmente distribuído com E ( ) = 0 e Var ( ) = .XnXnX_nXnXnX_nXnXnX_n1n1n\frac{1}{n} No entanto, não entendo por que multiplicar por tornaria o padrão normal.XnXnX_nn−−√n\sqrt n

8 self-study  normal-distribution  expected-value  moments 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Gostaria de calcular P( Y= a X2+ b X+ c &lt; 0 )P(Y=aX2+bX+c&lt;0)P(Y=aX^2+bX+c<0) onde . Eu posso fazer isso facilmente usando Monte Carlo. No entanto, me pediram para encontrar o pdf analítico de e depois calcularX∼ N( 0 , σ)X∼N(0,σ)X \sim N(0,\sigma)fY( y)fY(y)f_Y(y)YYY Eu= ∫0 0- ∞fY( y) dyI=∫−∞0fY(y)dyI=\int_{-\infty}^0 f_Y(y) …

8 probability  normal-distribution  pdf  polynomial 

Como calcular o intervalo de confiança exato para o terceiro momento da distribuição normal ?N( a , σ2)N(a,σ2)N(a, \sigma^2)

8 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  confidence-interval 

Dada a probabilidade gaussiana de uma amostra como com sendo o espaço de parâmetro e , parametrizações arbitrárias do vetor médio e da matriz de covariância.yyyp(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) = \mathcal{N}(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))ΘΘ\Thetaμ(θ)μ(θ)\mu(\theta)Σ(θ)Σ(θ)\Sigma(\theta) É possível especificar uma densidade anterior e parametrização do vetor médio e a matriz de covariância modo que a probabilidade marginal é …

8 normal-distribution  mixed-model  prior  marginal  conjugate-prior 

Atualmente, estou lendo artigos sobre PCA probabilístico e me pergunto por que o prior gaussiano (e não outro prior) é escolhido para as variáveis ​​latentes? É apenas porque é simples ou há outro motivo? Referências: Tipping &amp; Bishop, 1999, Análise Probabilística de Componentes Principais - logo abaixo da eq. 2) …

8 normal-distribution  pca  prior  latent-variable 

Descobri que, para um modelo de regressão linear simples, o OLS e o método de máxima verossimilhança (assumindo a distribuição Normal) fornecem a mesma saída (valores de parâmetros). A partir disso, podemos dizer que o OLS também faz suposições implícitas sobre a distribuição Normal ou vice-versa? Não estou interessado em …

8 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares 

Não entendo por que não posso simplesmente adicionar 1,5 desvios padrão para obter a resposta. Se 1 desvio padrão é 10 kg e a média é 400 kg, 415 kg são 1,5 desvios padrão. Então eu calculei assim: .3413 + ((.4772-.3413)/2) = 0.40925 Essa equação obtém metade da diferença entre …

8 probability  normal-distribution  standard-deviation 

Como é bem conhecido pela distribuição normal, 68% da massa de probabilidade está dentro de um desvio padrão da média, 95% dentro de dois desvios padrão e 99,7% dentro de 3 desvios padrão. No entanto, tenho algumas distribuições empíricas que são leptocúrticas e assimétricas negativamente. Em tais circunstâncias, existe uma …

8 normal-distribution  skewness  kurtosis 

Digamos que sabemos o significado de uma determinada distribuição. Isso afeta a estimativa de intervalo da variação de uma variável aleatória (que de outra forma é calculada usando a variação da amostra)? Como em, podemos obter um intervalo menor para o mesmo nível de confiança?

8 normal-distribution  confidence-interval  variance 

Digamos que estamos interessados ​​em como as notas dos exames dos alunos são afetadas pelo número de horas que esses alunos estudam. Amostra de alunos de várias escolas diferentes. o seguinte modelo de efeitos mistos: exam.gradesEu= a + β1× horas.estudoEu+ escolaj+ eEuexam.gradesEu=uma+β1×hours.studiedEu+escolaj+eEu \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + …

8 regression  normal-distribution  confidence-interval  mixed-model  variance 

Eu tento entender a idéia por trás da distribuição t. Aqui estão as etapas que eu entendi até agora: Utilizamos uma amostra de N elementos para estimar a média da população. Em mais detalhes, usamos a média da amostra como uma estimativa da média da população. Queremos saber o quão …

8 normal-distribution  population  t-distribution  mean