«normal-distribution» 태그된 질문

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

평균이 0이고 분산이 1 인 이변 량 정규 분포의 랜덤 표본이 있으므로 알 수없는 유일한 매개 변수는 공분산입니다. 공분산의 MLE는 무엇입니까? 나는 그것이 같은 것을해야한다 알고 하지만 우리가 어떻게 알 수 있습니까?1n∑nj=1xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}x_j y_j

11 normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  bivariate 

스큐 노멀에 대한 공식 모수 추정치는 무엇입니까? 가능하다면 MLE 또는 Mom을 통한 파생도 훌륭 할 것입니다. 감사 편집 . 플롯으로 시각적으로 알 수있는 데이터 세트가 왼쪽으로 약간 기울어 져 있습니다. 평균과 분산을 추정 한 다음 적합도 검정을 수행하려고합니다 (모수 추정값이 필요한 이유). 나는 단지 비대칭을 추측해야한다고 생각하는 것이 맞습니까? 본인의 …

11 normal-distribution  maximum-likelihood  skewness  skew-normal 

구체적으로, 와 가 정규 랜덤 변수 (독립적이지만 반드시 동일하게 분포 된 것은 아님 )라고 가정하십시오 . 특정 주어지면 또는 유사한 개념에 대한 좋은 공식이 있습니까? 우리는 것을 알고 계십니까 최대가 (X, Y)는 \ 정상적으로에 대한 사람들의 관점에서 평균과 표준 편차, 어쩌면 공식 배포되는 X 및 Y ? 나는 일반적인 장소 …

11 normal-distribution  extreme-value 

제목은 모든 것을 말합니다. 최소 오차와 최대 확률은 모형의 오차가 정규 분포를 따르는 경우 회귀 계수에 대해 동일한 결과를 제공한다는 것을 이해합니다. 그러나 오류가 정상적으로 분포되지 않으면 어떻게됩니까? 두 방법이 더 이상 동일하지 않은 이유는 무엇입니까?

10 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares  error 

다음 진술을 증명하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Google에서 찾은 연구 논문에 나와 있습니다. 이 진술을 증명하는 데 도움이 필요합니다! 하자 , 직교 행렬이며, 가우시안이다. 직교 정상적으로 동일한 분포를 갖는 가우스 의 동위 원소 거동 .X=ASX=ASX= ASAAASSSSSS 를 적용한 후 Gaussian 은 어떻습니까?XXXAAASSS

10 self-study  normal-distribution  orthogonal 

가정 XXX 및 YYY 평균 정상 변량이다 μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) 및 공분산 Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . \ Pr \ left (X &lt;Y | \ min \ left (X, Y \ right) \ right) 확률은 Pr(X&lt;Y|min(X,Y))Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right)얼마입니까?

10 probability  normal-distribution  conditional-probability 

하자 로부터 인출 랜덤 샘플 수 인구 여기서 .( X1, X2, ⋯ , X엔)(엑스1,엑스2,⋯,엑스엔)(X_1,X_2,\cdots,X_n)엔( θ , θ2)엔(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈ Rθ∈아르 자형\theta\in\mathbb R 의 UMVUE를 찾고 있습니다.θθ\theta 의 결합 밀도 는(X1,X2, ⋯ ,X엔)(엑스1,엑스2,⋯,엑스엔)(X_1,X_2,\cdots,X_n) 에프θ( x1, x2, ⋯ , x엔)= ∏나는 = 1엔1θ 2 π−−√특급[ − 12 θ2( x나는− θ )2]= 1( θ …

10 mathematical-statistics  normal-distribution  estimation  inference  umvue 

하자 엑스1엑스1X_1 , 엑스2엑스2X_2 , ⋯⋯\cdots , 엑스디~ N( 0 , 1 )엑스디∼엔(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1) 와 독립. X 4 의 기대는 무엇입니까 1엑스41( X21+ ⋯ + X2디)2엑스14(엑스12+⋯+엑스디2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} ? E를 쉽게 찾을 수 E ( X21엑스21+ ⋯ + X2디) = 1디이자형(엑스12엑스12+⋯+엑스디2)=1디\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

위키 데이터에서, 온톨로지에서 확률 분포 (다른 모든 것과 같은)를 링크하는 것이 가능하다. 예를 들어, t- 분포는 비 중심 t- 분포의 서브 클래스이다. https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/?property=P279&amp;item=Q209675&amp;iterations=3&amp;limit=3 예를 들어, t- 분포의 자유도가 무한대로되거나 정규 분포 (가우스 분포)에 대해 분산이 0에 도달하는 경우와 같은 다양한 제한 사례가 있습니다. 후자의 경우 분배는 Dirac의 델타 함수로 진행됩니다. …

10 distributions  normal-distribution  dirac-delta 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} 공정한 주사위를 던지고 있습니다. 1, 2 또는 3을 얻을 때마다 '1'을 기록합니다. 4를 얻을 때마다 '2'를 기록합니다. 5 또는 6을 얻을 때마다 '3'을 기록합니다. 내가 적어 모든 숫자의 곱에 필요한 총 던지기 수를 이라고합시다 . . 을 계산하거나 근사값을 정규 분포의 함수로 제공 할 수 있습니다.NNN≥100000≥100000\geq 100000P(N≥25)P(N≥25)\P(N\geq 25) 먼저 …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

표준 일반 PDF가에프( x ) = 12 π−−√이자형− x2/ 2f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} CDF는 에프( x ) = 12 π−−√∫엑스− ∞이자형− x2/ 2d x,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, 이것은 어떻게 의 오류 함수로 변 합니까?지zz

10 normal-distribution  cdf 

만약 즉, X∈Rn, X∼N(0–,σ2I)X∈Rn, X∼N(0_,σ2I)X\in\mathbb{R}^n,~X\sim \mathcal{N}(\underline{0},\sigma^2\mathbf{I})fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2)fX(x)=1(2πσ2)n/2exp⁡(−||x||22σ2) f_X(x) = \frac{1}{{(2\pi\sigma^2)}^{n/2}} \exp\left(-\frac{||x||^2}{2\sigma^2}\right) 다변량 사례에서 잘린 정규 분포 의 유사한 버전을 원합니다 . 보다 정확하게, 나는 표준 제약 (값 ) 다변량 가우스 st f_Y (y) = \ begin {cases} c.f_X (y), \ text {if} || y || \ geq a \\ [2mm] 0, …

10 normal-distribution  simulation  random-generation 

나는 약간 정상이지만 공동으로 정상이 아닌 상관 된 무작위 변수 쌍의 좋은 예를 알고 있습니다. 참조 이 대답 하여 딜립 사와 트는 , 그리고 이것 에 의해 추기경 . 또한 합계가 정상이 아닌 두 개의 정규 확률 변수의 예를 알고 있습니다. Macro 이 답변 을 참조하십시오 . 그러나이 예에서 두 …

10 correlation  normal-distribution  multivariate-analysis  bivariate 

가우스 분포에서 샘플링 한 데이터의 표본 첨도 분포에 대한 닫힌 형태의 표현이 있습니까? 즉, P(K^&lt;a)P(K^&lt;a)P(\hat{K}<a) 여기서 는 샘플 첨도입니다.K^K^\hat{K}

10 normal-distribution  kurtosis