Perguntas com a marcação «t-distribution»

Esta pergunta é inspirada na resposta de Martijn aqui . Suponha que ajustemos um GLM para uma família de um parâmetro como um modelo binomial ou de Poisson e que seja um procedimento de probabilidade total (ao contrário de quasipoisson). Então, a variação é uma função da média. Com binomial: …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

Seja qualquer distribuição com média definida, μ e desvio padrão, σ . O teorema do limite central diz que √XXXμμ\muσσ\sigma converge na distribuição para uma distribuição normal padrão. Se substituirmosσpelo desvio padrão da amostraS, existe um teorema afirmando que √n−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSS converge em distribuição para uma distribuição …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

Qual é a mediana da distribuição t não central com parâmetro de não centralidade ? Essa pode ser uma pergunta sem esperança, porque o CDF parece ser expresso como uma soma infinita e não consigo encontrar nenhuma informação sobre a função inversa do CDF.δ≠ 0δ≠0\delta \ne 0

10 distributions  median  non-central  t-distribution 

Nas minhas notas de aula, diz: A distribuição t parece normal, embora com caudas um pouco mais pesadas. Entendo por que pareceria normal (por causa do Teorema do Limite Central). Mas estou tendo dificuldade em entender como provar matematicamente que ela possui caudas mais pesadas que a distribuição normal e …

10 normal-distribution  t-distribution  heavy-tailed 

Considere uma família de distribuições com PDF (até uma constante de proporcionalidade) dada por Como é chamado? Se não tiver um nome, como você o chamaria?p ( x ) ∼ 1( 1 + α x2)1 / α.p(x)∼1(1+αx2)1/α.p(x)\sim \frac{1}{(1+\alpha x^2)^{1/\alpha}}. Parece bastante semelhante à família de distribuições com PDF proporcional a …

8 distributions  terminology  t-distribution  tsne  cauchy 

Os problemas estatísticos que envolvem intervalos de confiança para uma média da população podem ser enquadrados em termos da seguinte função de ponderação : w(α,n)≡tn−1,α/2n−−√for 0&lt;α&lt;1 and n&gt;1.w(α,n)≡tn−1,α/2nfor 0&lt;α&lt;1 and n&gt;1.w(\alpha, n) \equiv \frac{t_{n-1,\alpha/2}}{\sqrt{n}} \quad \quad \quad \quad \text{for } 0<\alpha<1 \text{ and } n > 1. Por exemplo, o …

8 mathematical-statistics  t-distribution 

Estou tendo problemas para encontrar um recurso on-line que deriva da Matriz de Informações de Fisher esperada para a distribuição t do aluno univariada. Alguém conhece esse recurso? Na ausência de qualquer recurso existente que deriva a matriz de informações de Fisher esperada para a distribuição t, eu mesmo estou …

8 probability  t-distribution  fisher-information 

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 

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 

Usando o teste T de Student, o T-Critical é calculado através de: t=X¯−μ0s/n√t=X¯−μ0s/nt = \frac{\bar{X} - \mu_{0}}{s / \sqrt{n}} Olhando para o artigo da Wikipedia sobre a Estimação imparcial do desvio padrão, há a seção Resultado para a distribuição normal, que menciona um fator de correção c4(n)c4(n)c_4(n) para o desvio …

8 t-test  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution 

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 

A fórmula para em um teste de hipótese é dada por: t = ˉ X - μtttt = X¯- μσ^/ n--√.t=X¯−μσ^/n. t=\frac{\bar{X}-\mu}{\hat \sigma/\sqrt{n}}. Quando aumenta, o valor aumenta de acordo com a fórmula acima. Mas por que o valor crítico diminui na tabela medida que (que é uma função de …

8 hypothesis-testing  self-study  statistical-significance  t-test  t-distribution 

No modelo , quando os erros têm distribuição Normal, a distribuição incondicional de é Normal. Quando os erros têm uma distribuição t-student com graus de liberdade. Qual é a distribuição incondicional de ?Yt~ A R HA ( p , q)Yt∼UMARMUMA(p,q)Y_t\sim ARMA(p,q)YtYtY_tνν\nuYtYtY_t Então que .Yt=ϕ1 1Yt - 1+ ⋯ +ϕpYt - …

7 time-series  self-study  references  arima  t-distribution 

Estou enfrentando algumas dúvidas ao entender como os graus de liberdade são considerados nas distribuições. Em particular, vamos nos referir à variável Student, ou seja,ttt t =x -x¯s^=x -x¯∑ (xEu-x¯)2N- 1-------√(1)(1)t=x−x¯s^=x−x¯∑(xi−x¯)2N−1t=\frac{x-\bar{x}}{\hat{s}}=\frac{x-\bar{x}}{\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{N-1}}}\tag{1} Onde é uma variável gaussiana, é o valor médio, é o desvio padrão obtido dos dados.xxxx¯x¯\bar{x}s^=∑ (xEu-x¯)2N- 1-------√s^=∑(xi−x¯)2N−1\hat{s}=\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{N-1}} A …

7 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution  constraint