«distributions» 태그된 질문

바이 모달 분포의 중요성을 "테스트"하는 통계 테스트가 있는지 궁금합니다. 내 데이터가 바이 모달 분포를 얼마나 충족 시키는가? 그렇다면 R 프로그램에 테스트가 있습니까?

30 r  hypothesis-testing  distributions  bimodal 

tl; dr 버전 입문 학부 수준에서 (예를 들어 표본 평균의) 표본 분포를 가르치기 위해 어떤 성공적인 전략을 사용하십니까? 배경 9 월에는 David Moore 의 기본 통계 실습을 사용하여 2 학년 사회 과학 (주로 정치 과학 및 사회학) 학생들을위한 입문 통계 과정을 가르치게 됩니다. 내가이 과정을 가르친 것은 다섯 번째 일 …

30 distributions  sampling  teaching 

Shapiro-Wilk 정규성 검정과 Kolmogorov-Smirnov 정규성 검정의 차이점은 무엇입니까? 이 두 방법의 결과는 언제 다릅니 까?

30 distributions  statistical-significance  normality-assumption  kolmogorov-smirnov 

나는 이것이 매혹적인 주제라고 생각하며 그것을 완전히 이해하지 못한다. 많은 자연 현상이 정규 분포를 갖도록 물리 법칙은 무엇입니까? 그것들이 균일 한 분포를 갖는 것이 더 직관적 인 것처럼 보일 것입니다. 이해하기가 너무 어려워서 정보가 누락 된 것 같습니다. 누군가 좋은 설명을하도록 도와 주거나 책 / 비디오 / 문서로 연결시킬 수 …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

그래픽 모델에 대한 소개는 그것들을 "... 그래프 이론과 확률 이론의 결혼"으로 묘사합니다. 확률 이론 부분을 얻었지만 정확한 그래프 이론이 어디에 적합한 지 이해하는 데 어려움이 있습니다. 그래프 이론의 통찰력은 불확실성에서 확률 분포와 의사 결정에 대한 이해를 심화시키는 데 도움이 되었습니까? PGM을 "트리"또는 "이중"또는 "비 지향"으로 분류하는 등 PGM에서 그래프 이론 …

29 graphical-model  graph-theory  distributions 

표준 오류를 얻기 위해 매개 변수를 부트 스트랩하면 매개 변수의 분포를 얻습니다. 왜 우리는 그 분포의 평균을 우리가 얻으려는 모수에 대한 결과 또는 추정치로 사용하지 않습니까? 분포가 실제 분포와 비슷하지 않아야합니까? 그러므로 우리는 "실제"가치의 좋은 추정치를 얻을 수 있을까요? 그러나 샘플에서 얻은 원래 매개 변수를보고합니다. 왜 그런가요? 감사

29 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

다음과 같이 포아송 분포를 갖는 벡터를 생성했습니다. x = rpois(1000,10) 를 사용하여 히스토그램을 만들면 hist(x)분포는 익숙한 종 모양의 정규 분포처럼 보입니다. 그러나 Kolmogorov-Smirnoff 테스트 ks.test(x, 'pnorm',10,3)는 분포가 매우 작은 p값 으로 인해 정규 분포와 크게 다릅니다 . 그래서 내 질문은 히스토그램이 정규 분포와 너무 비슷해 보일 때 포아송 분포와 정규 …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution 

통계가 처음이므로 도움이 필요합니다. 다음과 같이 작은 샘플이 있습니다. H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 R을 사용하여 Shapiro-Wilk 테스트를 실행했습니다. shapiro.test(precisionH4U$H4U) 그리고 나는 다음과 같은 결과를 얻었다 : W = 0.9502, p-value = 0.6921 이제 p- 값보다 0.05의 유의 수준이 알파보다 크면 (0.6921> 0.05) 정규 분포에 …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

내가 실행중인 실험에 대한 분포의 불균일성을 측정하기위한 메트릭을 만들려고합니다. 나는 대부분의 경우 균일하게 분포되어야하는 임의의 변수를 가지고 있으며 변수가 어느 정도의 범위 내에서 균일하게 분포되어 있지 않은 데이터 세트의 예를 식별하고 가능한 정도를 측정하고 싶습니다. 내가 측정하고있는 것의 발생 빈도를 나타내는 10 개의 측정치가있는 각각 3 개의 데이터 시리즈의 예는 …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

우리 모두 알다시피, 꼬리처럼 머리를 착륙시킬 확률이 같은 동전을 뒤집 으면 동전을 여러 번 뒤집 으면 머리를 얻는 시간의 절반, 꼬리를 얻는 시간의 절반이됩니다. 친구와 이것을 토론 할 때, 동전을 1000 번 뒤집고 머리에 처음으로 100 번 착륙한다고하면 꼬리를 착륙 할 확률이 증가했습니다 (논리적 편견이 없다면 논리, 그런 다음 1000 …

28 probability  distributions  sampling 

알려진 최소값 및 최대 값 a 및 b는 있지만 알 수없는 매개 변수 μ 및 σ 2 의 잘린 분포 (예 : 잘린 정규 분포 ) 를 따르는 것으로 가정 되는 랜덤 변수 X 에서 얻은 독립 샘플 S를 고려하십시오 . 경우 X는 비 절단 분포를 따라 최대 우도 추정기 …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

나는 두 개의 독립적 인 정규 분포 XXX 와 작업하고 있는데 YYY, 평균 μxμx\mu_x 및 μyμy\mu_y 및 분산 σ2xσx2\sigma^2_x 및 σ2yσy2\sigma^2_y 입니다. 나는 그들의 비율 의 분포에 관심이 Z=X/YZ=X/YZ=X/Y있습니다. 나도 XXX 나 YYY , 그래서 0의 평균이 없습니다 ZZZ 코시로 배포되지 않습니다. 의 CDF를 찾은 다음 μ x , μ …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

임의의 이산 분포를 기반으로 숫자를 생성하려면 어떻게합니까? 예를 들어, 생성하려는 숫자 세트가 있습니다. 다음과 같이 1-3에서 레이블이 지정되어 있다고 가정하십시오. 1 : 4 %, 2 : 50 %, 3 : 46 % 기본적으로 백분율은 난수 생성기의 출력에 나타날 확률입니다. 간격 [0, 1]에서 균일 분포를 생성하는 의사 난수 생성기가 있습니다. 이 …

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