«normal-distribution» 태그된 질문

하자 정의 평균, 함께 임의 분배 및 표준 편차 . 중심 한계 정리에 따르면 는 표준 정규 분포로 수렴합니다. 를 표본 표준 편차 대체 하면 가 t- 분포로 수렴 한다는 이론이 있습니까? 큰 부터μ σ √XXXμμ\muσσ\sigma σS√n−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSS NXn−−√X¯−μSnX¯−μS \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{S} nnnt- 분포가 정규에 접근하면, 정리가 …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

문제 세트에서 나는이 "레마"를 증명했다. 그 결과는 나에게는 직관적이지 않다. ZZZ 는 검열 모형의 표준 정규 분포입니다. 공식적으로 Z∗∼Norm(0,σ2)Z∗∼Norm(0,σ2)Z^* \sim Norm(0, \sigma^2) 이고 Z=max(Z∗,c)Z=max(Z∗,c)Z = max(Z^*, c) 입니다. 그런 다음 E[Z|Z>c]=∫∞cziϕ(zi)dzi=12π−−√∫∞cziexp(−12z2i)dzi=12π−−√exp(−12c2) (Integration by substitution)=ϕ(c)E[Z|Z>c]=∫c∞ziϕ(zi)dzi=12π∫c∞ziexp(−12zi2)dzi=12πexp(−12c2) (Integration by substitution)=ϕ(c)\begin{align} E[Z|Z>c] &= \int_c^\infty z_i \phi({z_i})\mathrm{d}z_i \\ &= \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_c^\infty z_i \exp\!\bigg(\frac{-1}{2}z_i^2\bigg)\mathrm{d}z_i \\ &= \frac{1}{\sqrt{2\pi}} …

10 normal-distribution  pdf  intuition 

GLM (Generalized Linear Models)과 관련하여 질문이 있습니다 .DV (종속 변수)는 연속적이고 정상이 아닙니다. 그래서 로그를 변환했습니다 (여전히 정상은 아니지만 개선되었습니다). DV를 두 가지 범주 형 변수와 하나의 연속 공변량과 관련시키고 싶습니다. 이를 위해 GLM (SPSS를 사용하고 있음)을 수행하려고하지만 선택할 배포 및 기능을 결정하는 방법을 잘 모르겠습니다. Levene의 비모수 검정을 수행했으며 …

10 normal-distribution  generalized-linear-model  data-transformation  residuals  histogram 

로지스틱 함수와 표준 편차는 일반적으로 로 표시 됩니다. 내가 사용합니다 및 표준 편차.σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss 내 말은 임의의 입력과 물류 신경이 과 표준 편차 내가 알고 있습니다. 평균과의 차이가 일부 가우시안 노이즈에 의해 대략적으로 추정 될 수 있기를 바랍니다. 따라서 약간의 표기법 남용으로 생성한다고 가정합니다 . 의 예상 값은 무엇입니까 …

10 distributions  normal-distribution  neural-networks  mathematical-statistics  expected-value 

내가 = 1 , . . . , n S n = 1Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nTn=1Sn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} T n n = 1 √SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1 √n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn→∞n−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty 동기 부여 : …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

평균과 분산이 알려지지 않은 가우시안 분포의 경우 표준 지수 패밀리 형태 의 충분한 통계량 은 입니다. 인 분포가 있습니다 . 여기서 N은 디자인 매개 변수와 같습니다. 이러한 종류의 충분한 통계 벡터에 해당하는 알려진 분포가 있습니까? 이 분포의 표본이 필요하므로 분포에서 정확한 표본을 얻는 것이 중요합니다. 고마워T ( X ) = …

10 normal-distribution  sampling  exponential-family 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

가능한 근사치가 여러 개인 경우 가장 기본적인 것을 찾고 있습니다.

10 normal-distribution  multinomial  approximation 

I 관찰 가정 IID 및 테스트하고자 VECH A의 순응 행렬 및 벡터 . 이 문제에 대한 알려진 작업이 있습니까?H 0 : A ( Σ - 1 ) = a A axi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ ( Σ− 1) =a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aㅏAAㅏaa 명백한 (나에게) 시도는 가능성 비율 테스트를 통해 이루어 …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

이분법과 연속 변수 사이의 상관 관계를 찾으려고합니다. 이것에 대한 나의 기초 연구에서 나는 독립적 인 t- 검정을 사용해야한다는 것을 발견했으며 그에 대한 전제 조건은 변수의 분포가 정상이어야한다는 것입니다. 나는 정규성을 테스트하기 위해 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행했으며 연속 변수가 비정규이며 비대칭 적이라는 것을 알았습니다 (약 4,000 데이터 포인트). 나는 모든 변수 범위에 …

10 normal-distribution  categorical-data  continuous-data  kolmogorov-smirnov  association-measure 

사회 과학에서 종종 어떤 방식으로 분포 되어야 하는 변수는 일반적으로 특정 지점 주위에서 분포가 불연속되는 결과를 낳습니다. 예를 들어, "통과 / 실패"와 같은 특정 컷오프가 있고 이러한 측정이 왜곡되는 경우 해당 지점에서 불연속성이있을 수 있습니다. 하나의 두드러진 예 (아래 인용)는 학생의 표준화 된 시험 점수가 기본적으로 모든 곳에서 60-65 %의 …

10 normal-distribution  pdf 

M. Seeger에서 다음과 같은 무작위 추적 기법 을 만났습니다 . 담당자, 2007. tr( A ) = E[ x티A x ]tr⁡(A)=E[xTAx]\operatorname{tr}(\mathbf{A}) = {E[\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}]} 여기서 입니다.x ∼N( 0 , 나는 )x∼N(0,I)\mathbf{x} \sim N(\mathbf{0},\mathbf{I}) 심도있는 수학 배경이없는 사람으로서, 나는이 평등이 어떻게 달성 될 수 있는지 궁금합니다. 또한, 예를 들어 기하학적으로 어떻게 …

10 normal-distribution  matlab 

표준 편차가 항상 정규 분포를 가정하여 구축되었는지 궁금합니다. 즉, 표본이 정규 분포를 따르지 않으면 표준 편차를 사용하는 것이 실수로 간주되어야합니까?

10 normal-distribution  standard-deviation 

강의 노트에서 t- 분포는 약간 무겁지만 꼬리는 보통처럼 보입니다. (중앙 한계 정리로 인해) 왜 정상적으로 보일지 이해합니다. 그러나 정규 분포보다 꼬리가 무겁다는 것을 수학적으로 증명하는 방법과 정규 분포보다 무거운 정도를 측정하는 방법이 있는지 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

10 normal-distribution  t-distribution  heavy-tailed 

표기법은 어떻게 읽습니까? 그것은이다 다음과 정규 분포를? 아니면 는 정규 분포입니까? 아니면 아마도 는 거의 정상입니다.X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)XXX XXX XXX 동일한 분포를 따르는 (또는 단어가 무엇이든) 여러 변수가있는 경우 어떻게해야합니까? 어떻게 쓰나요?

10 normal-distribution  notation