«normal-distribution» 태그된 질문

임의의 변수 X(a)=log(a)X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a) 있는데 여기서 a는 정규 분포 N(μ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2) 입니다. 나는에 대해 무엇을 말할 수있는 E(X)E(X)E(X) 와 Var(X)Var(X)Var(X) ? 근사치도 도움이 될 것입니다.

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm 

잔차 대 시간의 그래프를 거의 정상으로 플롯하여 볼 수있는 데이터가 있지만 확실하게하고 싶습니다. 오차 잔차의 정규성을 어떻게 테스트 할 수 있습니까?

20 hypothesis-testing  normal-distribution  assumptions 

정규 분포를 근사화하는 하나의 순진한 방법은 [ 0 , 1 ] 에 균일하게 분포 된 100100100 IID 랜덤 변수 를 더한 다음 중앙 한계 정리를 사용하여 최근 및 크기를 조정하는 것입니다. ( 참고 : Box-Muller 변환 과 같은보다 정확한 방법이 있습니다 .) IID U ( 0 , 1 ) 랜덤 …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

직관적으로 평균은 관측치의 평균입니다. 분산은 이러한 관측치가 평균과 얼마나 다른지입니다. 분산의 역수가 왜 정밀도로 알려져 있는지 알고 싶습니다. 이것으로 우리는 어떤 직관을 할 수 있습니까? 그리고 다변량 (정규) 분포에서 공분산 행렬만큼 정밀 행렬이 유용한 이유는 무엇입니까? 통찰력주세요?

20 normal-distribution  multivariate-analysis  terminology  intuition 

배경 : 저는 가설 테스트 작업에서 동료들에게 프리젠 테이션을하고 있으며, 대부분의 내용을 잘 이해하고 있지만, 이해하고 다른 사람들에게 설명하기 위해 매듭을 짓고있는 한 가지 측면이 있습니다. 이것이 내가 생각하는 것입니다 (잘못되면 수정하십시오!) 분산이 알려진 경우 정상적인 통계 , 분산을 알 수없는 경우 ttt 분포를 따릅니다. CLT (Central Limit Theorem) : …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

qqnorm()R 함수는 통상 QQ 플롯을 생성하고 qqline()첫 번째와 세 번째 분위수 통과 라인을 추가한다. 이 줄의 기원은 무엇입니까? 정규성을 확인하는 것이 도움이됩니까? 이것은 고전적인 선이 아닙니다 ( 선형 스케일링 후 대각선 ).와이= xy=xy=x 다음은 예입니다. 우선은 이론적 인 분포 함수와 경험적 분포 함수 비교 : 이제 광고와 QQ 플롯 플롯 …

20 r  normal-distribution  qq-plot 

문맥 다변량 가우스는 머신 러닝에서 자주 나타나며 다음 결과는 많은 ML 서적과 과정에서 파생되지 않고 사용됩니다. 행렬의 형태로 주어진 데이터 치수의 , 우리는 데이터를 따른다고 가정하면 -variate 가우시안 변수와 분포 평균 ( ) 및 공분산 행렬 ( ) 최대 가능성 추정치 는 다음과 같이 제공됩니다.XX\mathbf{X} m×pm×p m \times ppppμμ\mup×1p×1p \times …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

나는 통계 (Freeman, Pisani, Purves) 책을 읽고 동전을 50 번 던지고, 머리 수를 세고 이것을 1,000 번 반복하는 예를 재현하려고합니다. 먼저, 토스 수 (샘플 크기)를 1000으로 유지하고 반복 횟수를 늘 렸습니다. 반복이 많을수록 데이터가 정규 곡선에 더 잘 맞습니다. 다음으로 반복 횟수를 1,000으로 고정하고 샘플 크기를 늘 렸습니다. 표본 크기가 …

19 normal-distribution  central-limit-theorem  normal-approximation 

임의의 점 의 직교 좌표를 st 합니다.x,yx,yx,y(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) 따라서, 반경 에 의해 묵시적으로 균일하게 분산되지 의 PDF .ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2}ρρ\rho 그럼에도 불구하고 은 가장자리에 남은 4 개의 남은 가공물을 제외하고 거의 균일 할 것으로 예상 합니다.θ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta = \arctan{\frac{y}{x}} 다음은 및 의 그래프로 계산 된 확률 …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform 

2 개의 상관 관계가없는 임의의 변수 가 있으면 수식을 사용하여 2 개의 상관 관계가있는 임의 변수를 만들 수 있습니다엑스1, X2엑스1,엑스2X_1, X_2 와이= ρ X1+ 1 − ρ2−−−−−√엑스2와이=ρ엑스1+1−ρ2엑스2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 다음 상관 것 와 .ρ X 1와이와이Yρρ\rho엑스1엑스1X_1 누군가이 수식의 출처를 설명 할 수 있습니까?

19 correlation  normal-distribution  covariance 

가격이 양수 여야하지만 수익이 음수 일 수 있다는 사실을 제외하고는 주가를 로그 정규 분포로 모델링하는 데 다른 이유가 있습니까?

19 normal-distribution  lognormal  finance 

실제 데이터가 정규 분포 될 것으로 예상되는 이유를 설명 할 수있는 이론은 무엇입니까? 내가 아는 두 가지가 있습니다. 중앙 한계 정리 (물론)는 평균과 분산 (동일하게 분포되지 않은 경우에도)을 갖는 여러 개의 독립적 인 랜덤 변수의 합이 정규 분포를 따르는 경향이 있음을 알려줍니다. 관절 밀도가 엑스2엑스2x^2 + 에만 의존하도록 X와 Y가 …

19 normal-distribution  central-limit-theorem 

미적분학 클래스에서 함수 또는 "bell curve"가 발생하여 통계에 자주 적용된다고 들었습니다.이자형− x2e−x2e^{-x^2} 호기심에서 나는 묻고 싶다 : 함수 가 통계에서 정말로 중요한가? 그렇다면 의 장점은 무엇이며 어떤 응용 프로그램이 있습니까?이자형− x2e−x2e^{-x^2}이자형− x2e−x2e^{-x^2} 인터넷에서 기능에 대한 많은 정보를 찾을 수는 없었지만 조사를 한 결과 일반적인 종 곡선과 정규 분포 라는 링크가 …

19 normal-distribution 

Wikipedia에 따르면, 표본이 정규 분포 모집단의 iid 관측치 인 경우 t- 분포는 t- 값의 표본 분포입니다. 그러나 왜 t- 분포의 모양이 뚱뚱한 꼬리에서 거의 완벽하게 정상으로 바뀌는지를 직관적으로 이해하지 못합니다. 정규 분포에서 샘플링하는 경우 큰 표본을 추출하면 해당 분포와 비슷하지만 뚱뚱한 꼬리 모양으로 시작하는 이유는 알 수 없습니다.

19 normal-distribution  t-distribution 

논문을 검토하면서 저자들은 "정규의 전제 조건 가정을 만족시키기 위해 t 개의 검정을 수행하기 전에 자연 로그를 사용하여 기울어 진 분포를 나타내는 연속적인 결과 변수를 변환했습니다"라고 말합니다. 비정규 데이터를 분석 할 수있는 적절한 방법입니까, 특히 기본 분포가 반드시 로그 정규성이 아닌 경우 이것은 매우 어리석은 질문 일지 모르지만 이전에는이 ​​일을 보지 …

19 normal-distribution  data-transformation  t-test  lognormal