«normal-distribution» 태그된 질문

온 순진 베이 즈 분류에 대한 위키 백과 페이지 ,이 라인이있다 : p(height|male)=1.5789p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (1 이상의 확률 분포는 괜찮습니다. 종 곡선 아래의 면적은 1입니다.) 보다 큰 값은 어떻게 될 수 있습니까? 모든 확률 값이 범위로 표현되었다고 생각했습니다 . 또한 그러한 값을 가질 수 있다고 가정하면 해당 값은 페이지에 표시된 …

149 distributions  probability  normal-distribution  pdf 

나는 패턴 인식과 통계 그리고 Mahalanobis distance 의 개념에 부딪힌 주제에 관해 열 었던 거의 모든 책을 연구하고 있습니다 . 이 책은 일종의 직관적 인 설명을 제공하지만, 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 실제로 이해하기에는 충분하지 않습니다. 누군가가 "말라 노비스 거리는 얼마입니까?" 나는 단지 대답 할 수 있었다 : "이 종류의 …

127 normal-distribution  mathematical-statistics  distance  pattern-recognition  intuition 

다변량 법선 벡터 있습니다. 칸막이 고려 \ boldsymbol의 \ (μ) 및 {\ boldsymbol Y를} 로 = \ {bmatrix} \ boldsymbol \ mu_1 \\ \ boldsymbol \ mu_2 \ 단부 {bmatrix}을 시작 \ boldsymbol MU \ {{\ boldsymbol Y가} = \ {bmatrix} 시작할 \ boldsymbol y} _1 \\ {\ boldsymbol y} …

114 normal-distribution  conditional-probability 

누군가가 면접에서이 질문을하고 공동 분포가 항상 가우시안이라고 답했습니다. 나는 항상 평균과 분산 및 공분산으로 이변 량 가우시안을 작성할 수 있다고 생각했습니다. 두 가우시안의 공동 확률이 가우시안이 아닌 경우가 있는지 궁금합니다.

91 normal-distribution  multivariate-analysis  copula  bivariate 

두 가우스 간의 KL- 분산을 결정해야합니다. 나는 내 결과를 비교하고 이 있지만, 나는 그들의 결과를 재현 할 수 없습니다. KL (p, p)에 대해 KL이 0이 아니기 때문에 결과가 분명히 잘못되었습니다. 어디에서 실수를하는지 궁금해하고 누군가가 실수를 할 수 있는지 물어 봅니다. 하자 및 . 주교의 PRML에서 나는p(x)=N(μ1,σ1)p(x)=N(μ1,σ1)p(x) = N(\mu_1, \sigma_1)q(x)=N(μ2,σ2)q(x)=N(μ2,σ2)q(x) = …

79 normal-distribution  kullback-leibler 

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

오래 전에 저는 두 개의 표본 T- 검정을 사용하기 위해 정규 분포가 필요하다는 것을 배웠습니다. 오늘 동료는 N> 50의 정규 분포가 필요하지 않다는 것을 알게되었다고 말했습니다. 그게 사실입니까? 사실이라면 중앙 제한 정리 때문입니까?

77 normal-distribution  t-test  central-limit-theorem 

입문 통계 수업에서 표준 정규표를 소개하려고하는데 누가 처음 표준 정규표를 작성 했습니까? 컴퓨터가 나오기 전에 어떻게 했습니까? 나는 수천 명의 리만 총계를 손으로 계산하는 무차별 대인을 생각하고 떨었습니다.

61 normal-distribution  algorithms  history  tables 

동일한 분포에서 도출 된 충분히 많은 관측치의 중앙값을 계산하면 중앙값의 중앙값 분포가 정규 분포에 근사 할 것입니까? 내 이해는 이것이 많은 수의 샘플을 사용하면 사실이지만 중간 값에서도 사실이라는 것입니다. 그렇지 않은 경우 샘플 중앙값의 기본 분포는 무엇입니까?

54 normal-distribution  mathematical-statistics  sampling  median  central-limit-theorem 

의 표준화 된 가우스 분포 는 밀도를 명시 적으로 지정하여 정의 할 수 있습니다. RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} 또는 그 특징적인 기능. 이 질문 에서 상기 한 것처럼 표본 평균과 분산이 독립적 인 유일한 분포이기도합니다. 알고있는 Gaussian 측정 값의 다른 놀라운 대안은 무엇입니까? 가장 놀라운 답변을 받아들입니다

52 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  characteristic-function 

나는 Shapiro-Wilk 정규성 테스트를 한 후에 이것을 플로팅했습니다. 이 테스트는 모집단이 정규 분포를 따르는 것으로 나타났습니다. 그러나이 음모에서이 "행동"을 보는 방법은 무엇입니까? 최신 정보 데이터의 간단한 히스토그램 : 최신 정보 Shapiro-Wilk 테스트는 다음과 같이 말합니다.

47 r  data-visualization  normal-distribution  histogram  qq-plot 

라고 가정하자 X ∼ N2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma}). 이어서 조건부 분포 엑스1X1X_1 주어진 엑스2= x2X2=x2X_2 = x_2 변수 통상, 평균 분산 : 이자형[ P( X1| 엑스2= x2) ] = μ1+ σ12σ22( x2− μ2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) 및 분산 : V a r …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition 

및 정규 분포가 두 개인 경우 궁금합니다.σ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 두 분포의 중첩 영역 백분율을 어떻게 계산할 수 있습니까? 이 문제에 특정 이름이 있다고 가정합니다.이 문제를 설명하는 특정 이름을 알고 있습니까? 이 구현 (예 : Java 코드)을 알고 있습니까?

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

두 개의 다변량 정규 분포를 가정하여 KL 발산 공식을 도출하는 데 문제가 있습니다. 일 변량 사례를 상당히 쉽게 수행했습니다. 그러나 수학 통계를 취한 지 꽤 오래되었으므로 다변량 사례로 확장하는 데 문제가 있습니다. 나는 단순한 것을 놓치고 있다고 확신합니다. 여기 내가 가진 것이 있습니다 ... 와 q 가 각각 평균 μ …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

특히 lm(y ~ x1 + x2)와 사이에 차이가 있는지 알고 싶습니다 glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). 나는이 특정한 glm 사례가 lm과 같다고 생각합니다. 내가 잘못?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm