Perguntas com a marcação «normality-assumption»

Muito se tem falado sobre a importância das distribuições normais na natureza. Muitas medidas, como altura ou peso, são distribuídas aproximadamente normal. Mas nenhum deles é exatamente normal, pelo que entendi. Considerando que a distribuição normal é uma das distribuições máximas de entropia , parece plausível que a natureza "goste". …

9 normal-distribution  normality-assumption 

Para testes t, de acordo com a maioria dos textos, há uma suposição de que os dados da população são normalmente distribuídos. Não vejo por que isso é. Um teste t não exige apenas que a distribuição amostral da média amostral seja normalmente distribuída, e não a população? Se o …

9 hypothesis-testing  t-test  assumptions  normality-assumption  central-limit-theorem 

Atualmente, estou lendo suposições para correlações de Pearson. Uma suposição importante para o teste t subsequente parece ser que ambas as variáveis ​​provêm de distribuições normais; se não o fizerem, é recomendável o uso de medidas alternativas, como o Spearman rho. A correlação de Spearman é calculada como a correlação …

9 correlation  normality-assumption  spearman-rho  ranks 

Quero avaliar a precisão dos testes de normalidade em diferentes tamanhos de amostra em R (percebo que os testes de normalidade podem ser enganosos ). Por exemplo, para examinar o teste de Shapiro-Wilk, estou realizando a seguinte simulação (bem como plotando os resultados) e esperaria que, à medida que o …

9 r  simulation  power-analysis  normality-assumption 

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 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Ouvi dizer que muitas quantidades que ocorrem na natureza são normalmente distribuídas. Isso normalmente é justificado usando o teorema do limite central, que diz que, quando você calcula a média de um grande número de variáveis ​​aleatórias de iid, obtém uma distribuição normal. Assim, por exemplo, uma característica que é …

9 data-transformation  normality-assumption 

É verdade que uma verificação de normalidade deve ser usada apenas para dados contínuos (razão, nível de intervalo de medição) e não para dados categóricos (nominal, ordinal)? Existe alguma maneira de verificar a normalidade dos dados categóricos?

9 assumptions  normality-assumption 

Se duas classes e têm distribuição normal com parâmetros conhecidos ( , como os seus meios e , são as suas covariâncias) como podemos calcular erro do classificador Bayes para eles teoricamente?w1w1w_1w2w2w_2M1M1M_1M2M2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 Suponha também que as variáveis ​​estejam no espaço N-dimensional. Nota: Uma cópia desta pergunta também está disponível em …

9 probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier 

Em um modelo de equações estruturais, geralmente se usa o estimador de ML. No caso em que as variáveis ​​não são normais multivariadas, o ML pode ser usado? Muitas vezes, os indicadores com os quais você está disponível para trabalhar não são normais multivariados. Não tenho certeza de como proceder …

8 maximum-likelihood  sem  normality-assumption  multivariate-normal 

Digamos que eu tenho duas condições, e meu tamanho de amostra para as duas condições é extremamente baixo. Digamos que só tenho 14 observações na primeira condição e 11 na outra. Eu quero usar o teste t para testar se as diferenças médias são significativamente diferentes umas das outras. Primeiro, …

8 confidence-interval  t-test  bootstrap  normality-assumption  reporting 

Se bem entendi, uma Análise Discriminante Linear (LDA) assume dados distribuídos normais, recursos independentes e covariâncias idênticas para todas as classes, para o critério de otimização. Como a média e a variação são estimadas a partir dos dados de treinamento, isso já não é uma violação? Encontrei uma citação em …

8 dimensionality-reduction  normality-assumption  discriminant-analysis 

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Desenho do estudo: mostrei aos participantes algumas informações sobre a elevação do nível do mar, concentrando as informações de diferentes maneiras, tanto em termos de escala de tempo quanto na magnitude de potencial aumento. Assim, eu tinha um design de 2 (Tempo: 2050 ou 2100) por 2 (Magnitude: Média ou …

8 anova  spss  residuals  assumptions  normality-assumption 

Contexto: No contexto da modelagem de equações estruturais, não tenho normalidade de acordo com o teste de Mardia, mas os índices univariados de assimetria e curtose são menores que 2,0. Questões: As estimativas de parâmetro (estimativas de coeficiente) devem ser avaliadas usando bootstrapping (1000 repetições) com métodos corrigidos de viés? …

8 bootstrap  normality-assumption  sem 

Eu quero evitar o uso indevido de testes de normalidade, onde um tamanho de amostra grande o suficiente destacará qualquer leve não normalidade. Eu quero poder dizer que uma distribuição é "suficientemente normal". Quando a população não é normal, o valor de p para o teste Shapiro-Wilk tende a 0 …

8 hypothesis-testing  normality-assumption  effect-size