Câu hỏi được gắn thẻ «normal-distribution»

Làm thế nào để tôi hoàn thành hình vuông từ điểm tôi đã rời đi, và điều này có đúng không? Tôi có một bình thường trước có dạng , để có được:p ( β | σ 2 ) ~ N ( 0 , σ 2 V )ββ\betap(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(\beta|\sigma^2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2V) p(β|σ2)=(2πσ2V)p2exp[−12σ2βTβ]p(β|σ2)=(2πσ2V)p2exp⁡[−12σ2βTβ]p(\beta|\sigma^2)=(2\pi\sigma^2V)^\frac{p}{2}\exp[-\frac{1}{2\sigma^2}\beta^T\beta] …

8 bayesian  normal-distribution  prior  likelihood 

Giả sử bạn có một lớp khoảng 800 sinh viên và theo một bộ đánh giá mỗi sinh viên có một lớp thô. Làm thế nào những lớp thô này nên được chuyển đổi thành một lớp cuối cùng? Có phải là một ý tưởng tốt để mở rộng các …

8 normal-distribution 

Đưa ra hai phân phối chuẩn bivariate và , tôi đang cố gắng tính toán phân kỳ Jensen-Shannon giữa chúng, được định nghĩa (đối với trường hợp rời rạc) là: trong đó KLD là phân kỳ Kullback-Leibler và M = \ frac {1} {2} (P + Q) Tôi đã tìm …

8 normal-distribution  distance-functions  information-theory 

Câu hỏi được chứa khá nhiều trong tiêu đề. Khoảng cách Mahalanobis cho hai phân phối ma trận hiệp phương sai khác nhau là gì? Những gì tôi đã tìm thấy cho đến bây giờ giả sử cùng một hiệp phương sai cho cả hai phân phối, tức là, một …

8 normal-distribution  multivariate-analysis  distance-functions 

Giả sử chúng ta có hai vectơ ngẫu nhiên Gaussian , có một kết quả nổi tiếng về sự mong đợi của sản phẩm mà không giả định độc lập?E [ x 1 x T 2 ]p (x1)=N( 0 ,Σ1) , p (x2)=N( 0 ,Σ2)p(x1)= =N(0,Σ1),p(x2)= =N(0,Σ2)p(x_1) = N(0,\Sigma_1), p(x_2) …

8 random-variable  normal-distribution  expected-value 

Biến đổi Anscombe là .a(x)=2x+3/8−−−−−−√a(x)=2x+3/8a(x) = 2\sqrt{x+3/8} Bất cứ ai cũng có thể chỉ cho tôi cách chứng minh rằng phiên bản biến đổi Anscombe của biến ngẫu nhiên phân phối Poisson xấp xỉ phân phối bình thường (khi )?Y=a(X)Y=a(X)Y = a(X)XXXλ>4λ>4\lambda>4

8 distributions  normal-distribution  poisson-distribution 

Đối với dữ liệu hình ảnh và dữ liệu dạng bảng, rất nhiều người chuyển đổi dữ liệu bị lệch thành dữ liệu được phân phối bình thường trong quá trình tiền xử lý. Phân phối bình thường có nghĩa là gì trong học máy? Nó có phải là một …

8 machine-learning  normal-distribution  data-preprocessing 

Để cho X1X1X_1, ... XnXnX_n được phân phối độc lập các biến ngẫu nhiên với N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu, \sigma^2) Thật dễ dàng để chỉ ra rằng mẫu có nghĩa là X¯=1n∑ni=0XiX¯=1n∑i=0nXi\bar{X} = \frac{1}{n}\sum^n_{i = 0}{X_i} là một biến ngẫu nhiên với N(μ,σ2n)N(μ,σ2n)N(\mu, \frac{\sigma^2}{n}). Tuy nhiên, tôi đang gặp khó khăn trong việc …

8 probability  normal-distribution  random-variable  median 

Tôi đã thấy nhiều lần mọi người sử dụng phương pháp Delta để tìm phân phối tiệm cận của , hệ số tương quan mẫu, cho dữ liệu thông thường bivariate. Phân phối này được đưa ra bởirrr n--√( r- ρ )-→DN( 0 ,( 1 -ρ2)2)n(r-ρ)→DN(0,(1-ρ2)2)\sqrt{n} \left( r-\rho \right) \xrightarrow{D} …

8 normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  inference  asymptotics 

Giáo sư của tôi tuyên bố rằng limp→∞χ2plimp→∞χp2\lim_{p\to\infty}\chi^2_pcó phân phối bình thường. Khiếu nại được đưa ra trên cơ sở Định lý giới hạn trung tâm: vì , chúng tôi có Bình thường . Tôi không thấy điều này hợp lệ hay đúng như thế nào, vì yêu cầu này …

7 normal-distribution  chi-squared  convergence  central-limit-theorem 

Sử dụng kết quả tỷ lệ xay, hãy để , sau đóX∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) E(X|X&lt;α)=μ−σϕ(a−μσ)Φ(a−μσ)E(X|X&lt;α)=μ−σϕ(a−μσ)Φ(a−μσ)E(X| X<\alpha) = \mu - \sigma\frac{\phi(\frac{a- \mu}{\sigma})}{\Phi(\frac{a-\mu}{\sigma})} Tuy nhiên, khi tính toán bằng R. Tôi không thu được kết quả chính xác như &gt; mu &lt;- 1 &gt; sigma &lt;- 2 &gt; a &lt;- 3 …

7 r  normal-distribution  conditional-expectation  truncated-normal  truncated-distributions 

Xét một mẫu gồm n rvs bình thường độc lập. Tôi muốn xác định một cách có hệ thống để tính xác suất có tổng của một tập hợp con của chúng lớn hơn tổng của phần còn lại của rvs. Một ví dụ điển hình: Dân số cá. Trung …

7 normal-distribution  independence 

Hai biến không tương quan không nhất thiết phải độc lập, như được minh họa đơn giản bởi thực tế là XXX và X2X2X^2là không tương quan nhưng không độc lập. Tuy nhiên, hai biến không tương quan VÀ phân phối chung được bảo đảm là độc lập. Ai đó …

7 correlation  normal-distribution  independence  joint-distribution  intuition 

Đặt là một mẫu ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường với trung bình và phương sai . Hãy xem xét vấn đề ước tính .X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \ldots, X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2P(X&gt;100)P(X&gt;100)P(X > 100) Một cách để thực hiện điều này là tính . Công cụ ước tính "trình cắm thêm" này …

7 mathematical-statistics  normal-distribution  estimation  maximum-likelihood 

Làm thế nào để tôi tạo ra nnn phân phối chính xác nhưng không độc lập các số ngẫu nhiên bình thường độc lập sao cho tổng của chúng nằm trong một khoảng định trước [a,b][a,b][a,b] với xác suất ppp? (Câu hỏi này được thúc đẩy bằng cách tạo ra …

7 normal-distribution  random-generation  sum