Perguntas com a marcação «normal-distribution»

Estou procurando uma distribuição em que a densidade de probabilidade diminua rapidamente após algum ponto da média ou, em minhas próprias palavras, uma "distribuição em forma de platô". Algo entre o gaussiano e o uniforme.

30 distributions  normal-distribution  uniform 

Em este post no blog de Andrew Gelman, há a seguinte passagem: Os modelos bayesianos de 50 anos atrás parecem irremediavelmente simples (exceto, é claro, por problemas simples), e espero que os modelos bayesianos de hoje pareçam irremediavelmente simples, daqui a 50 anos. (Apenas para um exemplo simples: provavelmente deveríamos …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Como posso gerar manualmente um número aleatório a partir de uma determinada distribuição, como por exemplo, 10 realizações da distribuição normal padrão?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Penso que este é um tópico fascinante e não o compreendo completamente. Que lei da física faz para que tantos fenômenos naturais tenham distribuição normal? Parece mais intuitivo que eles teriam distribuição uniforme. É tão difícil para mim entender isso e sinto que estou perdendo algumas informações. Alguém pode me …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

Eu gerei um vetor que tem uma distribuição Poisson, da seguinte maneira: x = rpois(1000,10) Se eu fizer um histograma usando hist(x), a distribuição parecerá uma familiar distribuição normal em forma de sino. No entanto, o teste de Kolmogorov-Smirnoff ks.test(x, 'pnorm',10,3)diz que a distribuição é significativamente diferente de uma distribuição …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Costumo ver o termo ruído branco aparecendo ao ler sobre diferentes modelos estatísticos. No entanto, devo admitir que não tenho muita certeza do que isso significa. Geralmente é abreviado como WN(0,σ2)WN(0,σ2)WN(0,σ^2) . Isso significa que é normalmente distribuído ou poderia seguir alguma distribuição?

28 normal-distribution  white-noise 

Eu sou um estudante de graduação desenvolvendo um interesse por estatística. Gosto muito do material, mas às vezes tenho dificuldade em pensar em aplicações para a vida real. Especificamente, minha pergunta é sobre distribuições estatísticas comumente usadas (normal - beta-gama etc.). Acho que, em alguns casos, recebo as propriedades particulares …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

Estou trabalhando com duas distribuições normais independentes e , com médias e e variações e .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Eu sou interessado na distribuição do seu rácio . Nem nem têm uma média de zero, então não é distribuído como um Cauchy.Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ Preciso encontrar o CDF de e, em seguida, obter a derivada …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

Em 5.5, Deep Learning (de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville), afirma que Qualquer perda que consiste em uma probabilidade logarítmica negativa é uma entropia cruzada entre a distribuição empírica definida pelo conjunto de treinamento e a distribuição de probabilidade definida pelo modelo. Por exemplo, erro quadrático médio é …

28 machine-learning  normal-distribution  cross-entropy 

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Existe uma fórmula de formulário fechado para (ou algum tipo de ligação) no EMD entre e ?x 2 ∼ N ( μ 2 , Σ 2 )x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1)x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2, \Sigma_2)

26 normal-distribution  distance 

Na regressão linear, presume-se que cada valor previsto tenha sido escolhido a partir de uma distribuição normal de valores possíveis. Ver abaixo. Mas por que se supõe que cada valor previsto provém de uma distribuição normal? Como a regressão linear usa essa suposição? E se os valores possíveis não forem …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

Eu quero derivar os limites para o intervalo de confiança de para a razão de duas médias. Suponha que e sejam independentes, a razão média . Tentei resolver: mas essa equação não pôde ser resolvida em muitos casos (sem raízes). Estou fazendo algo errado? Existe uma abordagem melhor? obrigadoX 1 …

26 normal-distribution  mean