«normal-distribution» 태그된 질문

나는 최근에 평균이 0 인 정규 랜덤 변수의 제곱에 대한 pdf를 도출해야한다는 것을 알았습니다. 어떤 이유로 든, 나는 사전에 분산을 표준화하지 않기로 선택했습니다. 내가 이것을 올바르게했다면이 pdf는 다음과 같습니다. N2(x;σ2)=1σ2π−−√x−−√e−x2σ2N2(x;σ2)=1σ2πxe−x2σ2 N^2(x; \sigma^2) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi} \sqrt{x}} e^{\frac{-x}{2\sigma^2}} 나는 이것이 실제로 감마 분포의 매개 변수라는 것을 알았습니다. N2(x;σ2)=Gamma(x;12,2σ2)N2(x;σ2)=Gamma⁡(x;12,2σ2) N^2(x; \sigma^2) …

26 normal-distribution  gamma-distribution 

최대 우도 추정은 종종 편향 추정기로 귀결됩니다 (예를 들어, 표본 분산에 대한 추정은 가우스 분포에 대해 편향됩니다). 그렇다면 무엇이 그렇게 인기가 있습니까? 왜 그렇게 많이 사용됩니까? 또한 대안적인 접근 방식보다 더 나은 점은 무엇입니까? 또한 가우시안의 경우 MLE 추정기의 간단한 스케일링으로 인해 편향되지 않은 것으로 나타났습니다. 이 스케일링이 표준 절차가 …

25 normal-distribution  maximum-likelihood  method-of-moments 

이것은 "확률 이론의 일곱 번째 콜로 모고 로프 학생 올림피아드"의 문제입니다. 두 모수를 모두 알 수없는 분포 에서 하나의 관측치 가 주어지면 신뢰 수준이 99 % 이상인 대한 신뢰 구간을 제공하십시오 .정규 ( μ , σ 2 ) σ 2XXXNormal(μ,σ2)Normal⁡(μ,σ2)\operatorname{Normal}(\mu,\sigma^2)σ2σ2\sigma^2 이것이 불가능한 것 같습니다. 해결책이 있지만 아직 읽지 않았습니다. 이견있는 …

25 probability  normal-distribution  confidence-interval  variance 

샤피로-윌크 검정은 주어진 유의 수준 αα\alpha 에 대해 귀무 가설이 기각 될 경우 귀무 가설을 기각 할 확률이 다른 정규성보다 높기 때문에 Shapiro-Wilk 검정이 최상의 정규성 검정으로 간주된다는 문헌을 읽었습니다. 테스트. 가능한 경우 수학적 인수를 사용하여 다른 정규성 테스트 (Anderson–Darling 테스트)와 비교하여 어떻게 작동하는지 설명해 주시겠습니까?

24 hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption 

내 데이터 포인트 중 최고의 선형 근사치 (최소 제곱 사용)가 선 이면 근사 오차를 어떻게 계산할 수 있습니까? 관측 값과 예측값 의 차이의 표준 편차를 계산하면 나중에 실수 (관측되지는 않음) 값 이 구간 정규 분포를 가정 할 때 확률이 ~ 68 % 인 ( )?e i = r e a …

24 regression  normal-distribution  least-squares  prediction-interval 

오늘 나에게 분포 를 위해, 가우시안 및 라플라스 분포 간의 타협으로 간주 될 수있는X∈R,P∈[1,2]와β>0이름은 않는 그런 분포 했는가? 정규화 상수에 대한 표현식이 있습니까? 적분1=C⋅∫ ∞ − ∞ exp(−|x−μ | p에서C에 대한 해를 구하는 방법조차 모르기 때문에 미적분학이 저를쿵쾅거립니다.f(x)∝exp(−|x−μ|pβ)f(x)∝exp⁡(−|x−μ|pβ) f(x)\propto\exp\left(-\frac{|x-\mu|^p}{\beta}\right) x ∈ R , p ∈ [ 1 , 2 ]엑스∈아르 …

23 distributions  normal-distribution  terminology  laplace-distribution  distribution-identification 

이 질문은 약간의 논란의 여지가 있지만 여기서 커뮤니티가 주제에 대해 강한 견해를 가지고 있다고 생각했습니다! 박사 학위 논문을 쓰고 있습니다. 일관 적으로 가우시안 분포와 공식적으로 관련된 양에 대해 이야기 할 때, 나는 "Normal"에서 "N"을 대문자로 표기했습니다. 예를 들어, "[... 그런 상황에서] 결과 분포는 보통이 아니라 오히려 [...]로 설명됩니다. 관리자가 관련 …

22 normal-distribution  terminology 

진술 표본 분산의 표본 분포는 자유도가 n−1n−1n-1 인 카이 제곱 분포입니다 . 여기서nnn 은 표본 크기입니다 (관심있는 임의의 변수가 정규 분포를 따르는 경우). 출처 내 직감 1) 카이 제곱 테스트는 제곱합처럼 보이기 때문에 2) 카이 제곱 분포는 제곱 정규 분포의 합이기 때문에 다소 직관적입니다. 그러나 여전히, 나는 그것을 잘 이해하지 …

22 distributions  normal-distribution  sampling  chi-squared  sample-size 

나는 각각의 알려진 크기 표본에서 측정의 관측 평균과 SD를보고하는 일련의 논문을 검토했습니다 . 나는 내가 설계하고있는 새로운 연구에서 같은 측정법의 가능한 분포와 그 추측에 얼마나 많은 불확실성이 있는지에 대해 최선의 추측을하고 싶습니다. ) 이라고 가정 합니다.n X ~ N ( μ , σ 2엑스엑스X엔엔n엑스~ N( μ , σ2엑스∼엔(μ,σ2X \sim N(\mu, …

21 bayesian  normal-distribution  meta-analysis 

t-test를 사용하기위한 요구 사항이 충족되는지 확인하기 위해 Excel에서 데이터 세트의 정규성을 확인하는 방법 을 알고 싶습니다 . 오른쪽 꼬리의 경우 평균 및 표준 편차를 계산하고 평균에서 1, 2 및 3 표준 편차를 더하여 범위를 만든 다음 사용 후 표준 정규 분포의 표준 68 / 95 / 99.7과 비교하는 것이 적절합니다. …

21 normal-distribution  excel 

여러 다변량 관측 값이 있으며 모든 변수에 대한 확률 밀도를 평가하려고합니다. 데이터가 정규 분포되어 있다고 가정합니다. 적은 수의 변수에서는 모든 것이 예상대로 작동하지만 더 큰 수로 이동하면 공분산 행렬이 양의 한정이 아닙니다. Matlab의 문제를 다음과 같이 줄였습니다. load raw_data.mat; % matrix number-of-values x number of variables Sigma = cov(data); [R,err] …

21 normal-distribution  multivariate-analysis  covariance 

최대 iid Standardnormals는 극한값 이론 에 따라 표준 Gumbel 분포로 수렴됩니다 .X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim 우리는 어떻게 그것을 보여줄 수 있습니까? 우리는 P(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(\max X_i \leq x) = P(X_1 \leq x, \dots, X_n \leq x) = P(X_1 \leq x) \cdots P(X_n \leq x) = F(x)^n 다음 과 같은 상수의 시퀀스 를 찾거나 선택해야 …

21 probability  normal-distribution  convergence  extreme-value 

나는 Maraun et al , "웨이블릿 도메인의 비정규 가우스 프로세스 : 합성, 추정 및 중요한 테스트"(2007)를 읽고 웨이블릿 도메인의 승수에 의해 지정 될 수있는 비 정지 GP 클래스를 정의합니다. 하나 개의 이러한 GP의 실현은 : 여기서백색 노이즈이고,연속 웨이블렛 웨이블릿에 대하여 변환이다,스케일과 승산기 (다소 푸리에 계수 등)이다및 시간및은 IS 재구성 웨이블릿역 …

20 normal-distribution  stochastic-processes  gaussian-process  fourier-transform  wavelet 

그것은 나에게 충격의 비트로의 평균 것을 나는 정규 분포 몬테카를로 시뮬레이션을했고, 발견 처음 온 에서 표준 편차 샘플, 모든 단지의 샘플 크기를 갖는 훨씬 적은 것으로 판명를, 즉, 모집단을 생성하는 데 사용되는 평균 회보다 . 그러나 이것은 거의 기억 나지 않는다면 잘 알려져 있으며, 내가 알거나 시뮬레이션을하지 않았을 것입니다. 시뮬레이션은 …

20 normal-distribution  standard-deviation  expected-value  unbiased-estimator  umvue 

정규 분포의 두 가지 확률 밀도 함수가 있습니다. f1(x1|μ1,σ1)=1σ12π−−√e−(x−μ1)22σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } 과 f2(x2|μ2,σ2)=1σ22π−−√e−(x−μ2)22σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} } 과 사이의 분리 확률 확률 함수를 찾고 있습니다. 내 생각에 의 확률 밀도 함수를 찾고 …

20 distributions  normal-distribution  distance