Perguntas com a marcação «normal-distribution»

Muitas vezes, quando investigo novos métodos e conceitos estatísticos, encontro a diferença quadrática (ou o erro quadrático médio ou uma infinidade de outros epítetos). Apenas como exemplo, o r de Pearson é decidido com base na diferença quadrática média da linha de regressão em que estão os pontos. Para ANOVA, …

14 normal-distribution 

Em alguns tutoriais, constatei que a inicialização do peso "Xavier" (artigo: Entendendo a dificuldade de treinar redes neurais profundas de avanço ) é uma maneira eficiente de inicializar os pesos das redes neurais. Para camadas totalmente conectadas, havia uma regra prática nesses tutoriais: Var(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W) = \frac{2}{n_{in} + n_{out}}, …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

Esse é um pensamento estranho que eu tive ao revisar algumas estatísticas antigas e, por algum motivo, não consigo pensar na resposta. Um PDF contínuo nos diz a densidade dos valores observados em um determinado intervalo. Ou seja, se , por exemplo, a probabilidade de uma realização cair entre e …

13 normal-distribution  maximum-likelihood  pdf 

Eu tenho tentado aprender quais distribuições usar nos GLMs e estou um pouco confuso sobre quando usar a distribuição normal. Em uma parte do meu livro, ele diz que uma distribuição normal pode ser boa para modelar as notas dos exames. Na próxima parte, ele pergunta qual distribuição seria apropriada …

13 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

Existe uma distribuição ou posso trabalhar com outra distribuição para criar uma distribuição como essa na imagem abaixo (desculpas pelos desenhos ruins)? onde eu forneço um número (0,2, 0,5 e 0,9 nos exemplos) para onde deve estar o pico e um desvio padrão (sigma) que torna a função mais ampla …

13 distributions  normal-distribution 

Em seu blog , o físico Steve Hsu escreveu o seguinte: Supondo uma distribuição normal, existem apenas cerca de 10.000 pessoas nos EUA que atuam no + 4SD e um número semelhante na Europa, portanto essa é uma população bastante selecionada (aproximadamente, as poucas centenas de idosos do ensino médio …

13 normal-distribution 

Esta questão é inspirada na longa discussão nos comentários aqui: Como a regressão linear usa a distribuição normal? No modelo de regressão linear usual, por simplicidade, aqui escrito com apenas um preditor: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i onde são constantes conhecidas e são termos de erro …

13 regression  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  least-squares 

Eu sei que uma soma de gaussianos é gaussiana. Então, como é diferente uma mistura de gaussianos? Quero dizer, uma mistura de gaussianos é apenas uma soma de gaussianos (onde cada gaussiano é multiplicado pelo respectivo coeficiente de mistura), certo?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Aparentemente, é o caso em que se Xi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) , então X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Já vi artigos sobre formas quadráticas arbitrárias, que sempre resultam em horríveis expressões qui-quadrado não centrais. O simples relacionamento acima não parece óbvio para mim, então (se é verdade!) Alguém tem …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

Digamos que você tenha um conjunto de valores e deseja saber se é mais provável que eles tenham sido amostrados de uma distribuição gaussiana (normal) ou amostrados de uma distribuição lognormal? É claro que, idealmente, você saberia algo sobre a população ou sobre as fontes de erro experimental, para ter …

13 normal-distribution  lognormal 

Citando um artigo da Wikipedia sobre estimativa de parâmetros para um classificador ingênuo de Bayes : "uma suposição típica é que os valores contínuos associados a cada classe sejam distribuídos de acordo com uma distribuição gaussiana". Entendo que uma distribuição gaussiana é conveniente por razões analíticas. No entanto, existe alguma …

13 normal-distribution 

P( x | y)P(x|y)P(x|y)P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x) = \frac{P(x|y)P_{prior}(y)}{\Sigma_{g \in Y} P(x|g) P_{prior}(g) }. Hence, they are generative models. Why then is it called discriminant analysis? If it is because we finally derive a discriminant curve between the classes, then that happens for all generative models.

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

Eu tenho um grande conjunto de pontos de dados do formulário (mean, stdev). Desejo reduzir isso para uma única (melhor) média e um (espero) menor desvio padrão. É evidente que poderia simplesmente computação , no entanto, isso não leva em conta o fato de que alguns dos pontos de dados …

13 normal-distribution  repeated-measures  weighted-mean 

Me perguntaram algo semelhante a isso em entrevista hoje. O entrevistador queria saber qual é a probabilidade de que uma opção de dinheiro acabe no dinheiro quando a volatilidade tende ao infinito. Eu disse 0% porque as distribuições normais subjacentes ao modelo de Black-Scholes e a hipótese da caminhada aleatória …

13 normal-distribution  variance 

Digamos que eu estou calculando alturas (em cm) e os números devem ser maiores que zero. Aqui está a lista de exemplo: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 Neste exemplo, de acordo com a distribuição normal, 99,7% dos valores devem estar entre …

13 probability  mathematical-statistics  normal-distribution  standard-deviation