Câu hỏi được gắn thẻ «normal-distribution»

Giả sử tôi có một biến leptokurtic mà tôi muốn chuyển đổi thành bình thường. Những biến đổi nào có thể hoàn thành nhiệm vụ này? Tôi nhận thức rõ rằng việc chuyển đổi dữ liệu có thể không phải lúc nào cũng được mong muốn, nhưng như một sự …

12 normal-distribution  data-transformation  kurtosis  qq-plot 

Tại sao cần phải đặt giả định phân phối cho các lỗi, nghĩa là yTôi= Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , với.εTôi~ N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Tại sao không viết yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , vớiyi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) , trong đó trong cả hai trường hợp . Tôi đã thấy …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

Đối với mô hình tuyến tính Gaussian trong đó được giả sử nằm trong một số không gian vectơ và có phân phối chuẩn chuẩn trên , thống kê của -test cho trong đó là không gian vectơ, là hàm tăng một đối một của thống kê sai lệch : …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

Tôi đang nghiên cứu về phân phối t của Sinh viên và tôi bắt đầu tự hỏi, làm thế nào một người có được hàm mật độ phân phối t (từ wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} nơi là bậc tự do và Γ là hàm gamma. Trực giác …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

Dữ liệu Gaussian được phân phối trong một chiều duy nhất yêu cầu hai tham số để mô tả nó (trung bình, phương sai) và có tin đồn rằng khoảng 30 mẫu được chọn ngẫu nhiên thường đủ để ước tính các tham số này với độ tin cậy cao. …

12 normal-distribution  multivariate-analysis 

Xin hãy giúp tôi để tìm sự phân bố hạn chế (như n→∞n→∞n \rightarrow \infty ) những điều sau đây: Un=X1+X2+…+XnX31+X32+…X3n,Un=X1+X2+…+XnX13+X23+…Xn3, U_n = \frac{X_1 + X_2 + \ldots + X_n}{X_1^3 + X_2^3 + \ldots X_n^3},nơiXiXiX_iđang IIDN(0,1)N(0,1)N(0,1).

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

Giả sử tôi có một hỗn hợp gồm nhiều Gaussian có trọng số, phương tiện và độ lệch chuẩn đã biết. Các phương tiện không bằng nhau. Tất nhiên, độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn của hỗn hợp có thể được tính toán, vì các khoảnh khắc được …

12 normal-distribution  mixture  distance 

Chúng tôi vẽ mẫu, mỗi mẫu có kích thước , độc lập với phân phối Bình thường .NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) Từ các mẫu sau đó chúng tôi chọn 2 mẫu có tương quan Pearson (tuyệt đối) cao nhất với nhau.NNN Giá trị mong đợi của mối tương quan này là gì? Cảm …

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

Dường như có một số tùy chọn có sẵn để làm việc với Mô hình hỗn hợp Gaussian (GMM) trong Python. Thoạt nhìn có ít nhất: PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php Công cụ lập mô hình hỗn hợp PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ là một phần của hộp công cụ Scipy và dường như …

12 normal-distribution  python  mixture 

Tôi có thông tin về sự phân bố kích thước nhân trắc học (như nhịp vai) cho trẻ em ở các độ tuổi khác nhau. Đối với mỗi độ tuổi và kích thước, tôi có ý nghĩa, độ lệch chuẩn. (Tôi cũng có tám lượng tử, nhưng tôi không nghĩ …

12 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

Nếu một mặt hàng theo phân phối bình thường, trung bình cũng theo phân phối bình thường. Còn tối thiểu và tối đa thì sao?

12 normal-distribution  order-statistics 

Nếu bạn xem phân phối beta vớiα=β=4α=β=4\alpha=\beta=4 thì nó trông rất giống với phân phối Gaussian . Nhưng nó là? Làm thế nào bạn có thể chứng minh liệu phân phối Beta (4,4) có phải là Gaussian hay không?

12 normal-distribution  beta-distribution 

Chỉ cần tự hỏi nếu có thể tìm thấy giá trị Mong đợi của x nếu nó được phân phối bình thường, với giá trị dưới một giá trị nhất định (ví dụ, dưới giá trị trung bình).

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

Tôi đang đọc các bản phân phối trước và tôi đã tính toán Jeffreys trước cho một mẫu các biến ngẫu nhiên phân phối thông thường với phương sai không xác định và không xác định. Theo tính toán của tôi, các trường hợp sau giữ cho Jeffreys trước: Ở …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

Tôi đang tìm cách phân tích xác suất phân phối xác suất của các điểm lấy mẫu từ hàm dao động khi có một số lỗi đo lường. Tôi đã tính phân phối xác suất cho phần "không có tiếng ồn" (tôi sẽ đặt phần này ở cuối), nhưng tôi …

12 distributions  normal-distribution  noise