Perguntas com a marcação «normal-distribution»

Para uma curva em forma de sino de distribuição Normal, seria de se pensar que a altura deveria ter um valor ideal. Conhecer esse valor pode ser um indicador rápido para verificar se os dados são normalmente distribuídos. No entanto, não consegui encontrar seu valor formal. Na maioria dos lugares, …

8 normal-distribution 

Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

A relação entre as distribuições normal normal e as qui-quadrado é bem conhecida. Eu estava pensando, existe uma transformação que pode levar de um volta para uma distribuição normal padrão?χ2( 1 )χ2(1)\chi^2 (1) Pode-se ver facilmente que a transformação da raiz quadrada não funciona, pois seu intervalo é apenas números …

8 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared  data-transformation 

Vi a seguinte pergunta em outro fórum: "Suponha que a altura e o peso dos homens adultos possam ser descritos com modelos normais, e que a correlação entre essas variáveis ​​seja 0,65. Se a altura de um homem o coloca no percentil 60, em que percentil você espera que ele …

8 correlation  normal-distribution  quantiles  copula  bivariate 

Esta pergunta está iniciando na seguinte pergunta. /math/360275/e1-1x2-under-a-normal-distribution Basicamente, o que é sob um gaussiano . Tentei reescrever como uma mistura escalar de gaussianos ( ). Isso também parou, a menos que vocês tenham um truque.N(μ,σ2)1E(11+x2)E(11+x2)E\left(\frac{1}{1+x^2}\right)N(μ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal{N}(\mu,\sigma^2) ct∫N(x|0,τ-1)Lum(τ|1/2,1/2)dτ11+x211+x2\frac{1}{1+x^2}∝∫N(x|0,τ−1)Ga(τ|1/2,1/2)dτ∝∫N(x|0,τ−1)Ga(τ|1/2,1/2)dτ\propto \int\mathcal{N}(x|0,\tau^{-1})Ga(\tau|1/2,1/2)d\tau Se essa integral não é analítica, há limites sensíveis?

8 normal-distribution  expected-value  bounds 

Suponha que eu tenha variáveis ​​aleatórias normais independentesnnn X1∼N(μ1,σ21)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) e . Como caracterizaria a densidade de se a distribuição de cada é truncada para dentro ? Em outras palavras, estou amostrando distribuições normais independentes, descartando amostras fora de de cada média …

8 r  normal-distribution  pdf  truncation  saddlepoint-approximation 

Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Se eu sei que a população é normalmente distribuída e, em seguida, coletamos pequenas amostras …

8 distributions  normal-distribution  sampling  small-sample  t-distribution 

Estou tentando encontrar a estimativa MAP para um modelo por descida gradiente. Meu prior é gaussiano multivariado com uma matriz de covariância conhecida. Em um nível conceitual, acho que sei como fazer isso, mas esperava alguma ajuda com os detalhes. Em particular, se houver uma maneira mais fácil de abordar …

8 normal-distribution  covariance-matrix  regularization  gradient-descent  ridge-regression 

Nos métodos de agrupamento, como médias K , a distância euclidiana é a métrica a ser usada. Como resultado, calculamos apenas os valores médios em cada cluster. E então são feitos ajustes nos elementos com base em sua distância para cada valor médio. Fiquei me perguntando por que a função …

8 normal-distribution  clustering  k-means  unsupervised-learning  gaussian-mixture 

Eu tenho essa confusão relacionada à distribuição preditiva do processo gaussiano. Eu estava lendo este artigo Não entendi como a integração deu esse resultado. O que é P (u * | x ​​*, u). Também como é que a covariância da distribuição posterior éσ2( σ2Eu+ K)- 1Kσ2(σ2Eu+K)-1K\sigma^2(\sigma^2I+K)^{-1}K

8 regression  normal-distribution  gaussian-process 

Refiro-me a este post, que parece questionar a importância da distribuição normal dos resíduos, argumentando que isso, juntamente com a heterocedasticidade, poderia ser potencialmente evitado usando erros padrão robustos. Eu considerei várias transformações - raízes, logs etc. - e tudo está se mostrando inútil para resolver completamente o problema. Aqui …

8 normal-distribution  stata  least-squares  residuals  assumptions 

Desculpe pelo título longo, mas meu problema é bastante específico e difícil de explicar em um título. Atualmente, estou aprendendo sobre o Modelo Roy (análise de efeito do tratamento). Há uma etapa de derivação nos meus slides, que eu não entendo. Calculamos o resultado esperado com o tratamento no grupo …

8 normal-distribution  causality  bivariate  truncation 

Estou interessado em uma família de distribuições multivariadas que podem ser vistas como uma generalização da distribuição normal multivariada, na medida em que são definidas por um valor de expectativa e uma matriz de covariância , além de uma função monotonamente decrescente modo que a densidade seja que é a …

8 distributions  classification  normal-distribution  multivariate-analysis 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Seja um espaço vetorial com . Uma distribuição normal padrão em é a lei de um vetor aleatório assumindo valores em e de modo que as coordenadas de em uma ( em qualquer) base ortonormal de sejam um vetor aleatório feita de distribuições normais padrão independentes .U⊂RnU⊂RnU \subset \mathbb{R}^ndim(U)=ddim⁡(U)=d\dim(U)=dUUUX=(X1,…,Xn)X=(X1,…,Xn)X=(X_1, \ldots, …

8 normal-distribution  conditioning