Câu hỏi được gắn thẻ «normal-distribution»

Phân phối bình thường, hoặc Gaussian, có hàm mật độ là một đường cong hình chuông đối xứng. Đây là một trong những phân phối quan trọng nhất trong thống kê. Sử dụng thẻ [Normality] để hỏi về kiểm tra tính quy tắc.

1
Một chỉ số tốt về mức độ vi phạm tính quy phạm và nhãn mô tả nào có thể được gắn vào chỉ mục đó?
Bối cảnh: Trong một câu hỏi trước đó, @Robbie đã hỏi trong một nghiên cứu với khoảng 600 trường hợp tại sao các thử nghiệm về tính quy phạm lại cho thấy sự không bình thường đáng kể nhưng các lô đề xuất phân phối bình thường . Một số …
2
Nếu và là các biến Bình thường độc lập, mỗi biến có giá trị trung bình bằng 0, thì cũng là một biến Bình thường
Tôi đang cố gắng chứng minh tuyên bố: Nếu và là các biến ngẫu nhiên độc lập,X∼N(0,σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y∼N(0,σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) thì cũng là một biến ngẫu nhiên bình thường.XYX2+Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} Đối với trường hợp đặc biệt (giả sử), chúng tôi có kết quả nổi tiếng rằng bất cứ khi nào và là các biến …
4
Tại sao các phương pháp hồi quy tối thiểu và bình phương tối thiểu không tương đương khi các lỗi không được phân phối bình thường?
Tiêu đề nói lên tất cả. Tôi hiểu rằng Least-Squares và Maximum-Likabilities sẽ cho kết quả tương tự đối với các hệ số hồi quy nếu các lỗi của mô hình thường được phân phối. Nhưng, điều gì xảy ra nếu các lỗi không được phân phối bình thường? Tại …
1
ngưỡng tính toán cho phân loại rủi ro tối thiểu?
Giả sử Hai lớp C1C1C_1 và C2C2C_2 có thuộc tính xxx và có phân phối N(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5) và N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5) . nếu chúng ta có trước bằng P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 cho sau ma trận chi phí: L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} tại sao, …
1
Làm thế nào để chọn phù hợp nhất mà không cần dữ liệu quá phù hợp? Mô hình hóa phân phối lưỡng kim với N hàm thông thường, v.v.
Tôi có một sự phân phối rõ ràng của các giá trị, mà tôi tìm cách phù hợp. Dữ liệu có thể phù hợp tốt với 2 chức năng bình thường (bimodal) hoặc với 3 chức năng bình thường. Ngoài ra, có một lý do vật lý hợp lý để …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.