Pytania oznaczone «central-limit-theorem»

W przypadku pytań dotyczących centralnego twierdzenia granicznego, które stwierdza: „Biorąc pod uwagę pewne warunki, średnia wystarczająco dużej liczby iteratów niezależnych zmiennych losowych, z których każda ma dobrze określoną średnią i dobrze zdefiniowaną wariancję, będzie w przybliżeniu normalnie rozłożona”. (Wikipedia)

77
Test T na nietypowy, gdy N> 50?

Dawno temu dowiedziałem się, że rozkład normalny jest konieczny, aby zastosować test T z dwoma próbkami. Dzisiaj koleżanka powiedziała mi, że dowiedziała się, że dla N> 50 rozkład normalny nie był konieczny. Czy to prawda? Jeśli prawda jest taka ze względu na centralne twierdzenie...

normal-distribution t-test central-limit-theorem
41
Jakie odniesienia należy przytoczyć, aby poprzeć użycie 30 jako wystarczająco dużej próbki?

Wielokrotnie czytałem / słyszałem, że wielkość próbki co najmniej 30 jednostek jest uważana za „dużą próbkę” (założenia dotyczące normalności środków zwykle w przybliżeniu zachowują się z powodu CLT, ...). Dlatego w moich eksperymentach zwykle generuję próbki 30 jednostek. Czy możesz podać mi...

references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb
36
Gdzie jest

Bardzo prosta wersja centralnego ograniczonego twierdzenia, jak poniżej n−−√((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2)n((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2) \sqrt{n}\bigg(\bigg(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i\bigg) - \mu\bigg)\ \xrightarrow{d}\ \mathcal{N}(0,\;\sigma^2) czyli Lindeberg – Lévy CLT. Nie rozumiem, dlaczegopo...

central-limit-theorem intuition
28
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer

Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
21
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?

Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy...

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
19
Jak sprawdzić różnice między dwiema grupami oznacza, że ​​dane nie są normalnie dystrybuowane?

Wyeliminuję wszystkie szczegóły biologiczne i eksperymenty i przytoczę tylko problem i to, co zrobiłem statystycznie. Chciałbym wiedzieć, czy ma rację, a jeśli nie, jak postępować. Jeśli dane (lub moje wyjaśnienie) nie są wystarczająco jasne, postaram się lepiej wyjaśnić, edytując. Załóżmy, że mam...

hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem
19
Przyczyny normalnej dystrybucji danych

Jakie są niektóre twierdzenia, które mogą wyjaśnić (tj. Generalnie), dlaczego można oczekiwać normalnej dystrybucji danych w świecie rzeczywistym? Są dwa, które znam: Centralne twierdzenie graniczne (oczywiście), które mówi nam, że suma kilku niezależnych zmiennych losowych o średniej i...

normal-distribution central-limit-theorem