Aby zasymulować rozkład normalny z zestawu zmiennych jednorodnych, istnieje kilka technik: Algorytm Boxa-Mullera , w którym jeden próbkuje dwa niezależne jednolite zmienia się na (0,1)(0,1)(0,1) i przekształca je w dwa niezależne standardowe rozkłady normalne poprzez:
Mam problem z normalnością niektórych danych, które mam: Zrobiłem test Kołmogorowa, który mówi, że nie jest normalne z p = 0,0000, nie rozumiem: skośność mojej dystrybucji = -. 497, i kurtoza = -0,024 Oto fabuła mojej dystrybucji, która wygląda bardzo normalnie ... (Mam trzy wyniki i każdy z nich...
Powszechnym podejściem do szacowania parametrów rozkładu normalnego jest użycie średniej i odchylenia standardowego / wariancji próbki. Jeśli jednak występują pewne wartości odstające, mediana i odchylenie mediany od mediany powinny być znacznie bardziej niezawodne, prawda? Na niektórych zbiorów...
Czasami widziałem, że podręczniki odnoszą się do drugiego parametru w rozkładzie normalnym jako odchylenie standardowe i wariancja. Na przykład zmienna losowa X ~ N (0, 4). Nie jest jasne, czy sigma czy sigma do kwadratu równa się 4. Chcę tylko znaleźć ogólną konwencję, która jest stosowana, gdy...
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny,...
Dodawanie, odejmowanie, mnożenie i dzielenie normalnych zmiennych losowych są dobrze określone, ale co z operacjami trygonometrycznymi? Załóżmy na przykład, że próbuję znaleźć kąt trójkątnego klina (modelowanego jako trójkąt pod kątem prostym) z dwoma catheti o wymiarach d1d1d_1 i d2d2d_2 , oba...
W niektórych samouczkach stwierdziłem, że inicjalizacja wagi „Xaviera” (papier: Zrozumienie trudności w uczeniu głębokich sieci neuronowych ze sprzężeniem zwrotnym ) jest skutecznym sposobem inicjalizacji wag sieci neuronowych. W przypadku w pełni połączonych warstw w tych samouczkach obowiązywała...
Bardzo często, gdy badam nowe metody i pojęcia statystyczne, napotykam kwadratową różnicę (lub średni błąd kwadratu lub mnogość innych epitetów). Na przykład, r Pearsona jest ustalane na podstawie średniej kwadratowej różnicy od linii regresji, którą leżą punkty. W przypadku ANOVA patrzysz na sumę...
Pakiety oprogramowania do wykrywania motywów sieciowych mogą zwracać niezwykle wysokie wyniki Z (najwyższy, jaki widziałem, to 600 000+, ale wyniki Z powyżej 100 są dość powszechne). Planuję pokazać, że te wyniki Z są fałszywe. Ogromne wyniki Z odpowiadają bardzo niskim związanym...
Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z...
Załóżmy, że masz ośmiu biegaczy, którzy prowadzą wyścig; rozkład ich poszczególnych czasów pracy jest Normalny, a każdy ma średnio 111111 sekund, powiedzmy. Standardowe odchylenie dla biegacza pierwszego jest najmniejsze, dwa drugie najmniejsze, trzecie najmniejsze itd., A osiem największe. Mylą...
Cytując z artykułu z Wikipedii na temat szacowania parametrów naiwnego klasyfikatora Bayesa : „typowym założeniem jest to, że ciągłe wartości związane z każdą klasą są rozkładane zgodnie z rozkładem Gaussa”. Rozumiem, że rozkład Gaussa jest dogodny ze względów analitycznych. Czy istnieje jednak...
Załóżmy, że mamy dwa wektory zmiennych losowych, oba są normalne, tj. i . Interesuje nas rozkład ich kombinacji liniowej , gdzie i są macierzami, to wektor. Jeśli i są niezależne, . Pytanie dotyczy przypadku zależnego, zakładając, że znamy korelację dowolnej pary . Dziękuję Ci.Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) Z...
Modele mieszanin gaussowskich (GMM) są atrakcyjne, ponieważ są łatwe do pracy zarówno w analityce, jak i w praktyce, i są w stanie modelować niektóre egzotyczne rozkłady bez zbytniej złożoności. Istnieje kilka właściwości analitycznych, których należy się spodziewać, które nie są ogólnie jasne. W...
następujący problem pojawił się ostatnio podczas analizy danych. Jeśli zmienna losowa X podąża za rozkładem normalnym, a Y za (z n dof), jak rozkłada się ? Do tej pory wymyśliłem pdf : χ2nχn2\chi^2_nZ=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 +
Mam zmienne losowe . X 0 ma rozkład normalny ze średnią μ > 0 i wariancją 1 . Wartości X 1 , … , X n rv są zwykle rozkładane ze średnią 0 i wariancją 1X0, X1, … , XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_nX0X0X_0μ > 0μ>0\mu>0111X1, … , XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n000111 . Wszystko jest od siebie...
Wiem, że to może być trochę ryzykowne statystycznie, ale to mój problem. Mam wiele danych zakresu, to znaczy minimalną, maksymalną i wielkość próbki zmiennej. Dla niektórych z tych danych mam również średnią, ale nie wiele. Chcę porównać te zakresy ze sobą, aby obliczyć zmienność każdego zakresu,...
Zauważyłem, że w rozkładzie normalnym prawdopodobieństwo wynosi zero, natomiast dla rozkładu Poissona nie będzie równe zero, gdy jest liczbą całkowitą nieujemną.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Moje pytanie brzmi: czy prawdopodobieństwo jakiejkolwiek stałej w rozkładzie normalnym wynosi zero, ponieważ...
Próbowałem dowiedzieć się, które dystrybucje używać w GLM, i trochę się zastanawiam, kiedy użyć normalnej dystrybucji. W jednej części mojego podręcznika jest napisane, że rozkład normalny może być dobry do modelowania wyników egzaminów. W następnej części pyta się, jaka dystrybucja byłaby...
W odkrywaniu statystyk Andy Fielda za pomocą SPSS stwierdza, że wszystkie zmienne muszą zostać przekształcone. Jednak w publikacji: „Badanie zróżnicowanych przestrzennie zależności między użytkowaniem gruntów a jakością wody przy użyciu regresji ważonej geograficznie I: Projektowanie i ocena...