«normal-distribution» 태그된 질문

대부분 이론적 인 질문입니다. 처음 네 모멘트 가 정규 분포와 같은 비정규 분포의 예가 있습니까? 그것들은 이론적으로 존재할 수 있습니까?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

표준 편차가 한계없이 커지면 정규 분포가 특정 분포로 수렴됩니까? pdf는 의해 주어진 범위를 가진 균일 한 분포처럼 보이기 시작합니다 . 이것이 사실입니까?[ - 2 σ, 2 σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]

18 normal-distribution  convergence 

나는 두 개의 표준 정규 확률 변수가 말 및 있는 공동 통상의 상관 계수와 .X1X1X_1 rX2X2X_2rrr 의 분포 함수는 무엇입니까 ?max(X1,X2)max(X1,X2)\max(X_1, X_2)

18 correlation  normal-distribution  extreme-value 

정규 분포의 첨도는 3이라는 진술의 의미는 무엇입니까? 그것은 수평선에서 3의 값이 최대 확률에 해당한다는 것을 의미합니까? 3은 시스템의 모드입니까? 정상적인 곡선을 볼 때, 중심에서 일명 0이 발생하는 것처럼 보입니다. 왜 첨도는 0이 아닌 3입니까?

18 normal-distribution  moments  kurtosis 

정상적으로 분포 확률 변수의 제곱의 분포 무엇입니까 X2X2X^2 와 X∼N(0,σ2/4)X∼N(0,σ2/4)X\sim N(0,\sigma^2/4) ? 나는 χ2(1)=Z2χ2(1)=Z2\chi^2(1)=Z^2 가 표준 정규 분포를 제곱 할 때 유효한 인수 라는 것을 알고 있지만 비 단위 분산의 경우는 어떻습니까?

18 distributions  normal-distribution 

RBF (Gaussian Radial Basis Function)를 사용한 선형 회귀와 가우스 커널을 사용한 선형 회귀의 차이점은 무엇입니까?

18 regression  normal-distribution  kernel-trick 

CLT (Central Limit Theorem)에 관한 초보자 질문이 있습니다. CLT는 iid 임의 변수의 평균이 대략 정규 분포 ( 인 경우 은 summands의 인덱스 임)이거나 표준화 된 무작위 변수는 표준 정규 분포를 갖는다는 것을 알고 있습니다.n → ∞엔→∞n \to \infty엔엔n 이제 대수 법칙은 iid 랜덤 변수의 평균이 (확률 적으로 또는 거의 확실하게) …

18 probability  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

정규 분포의 CDF에 대한 수식을 쉽게 처리 할 수 ​​있기 때문에 복잡한 오류 함수로 인해 다소 누락되었습니다. 그러나 대한 좋은 공식이 있는지 궁금합니다 . 또는이 문제에 대한 "최신 상태"의 근사값은 무엇입니까?엔( c−≤ x &lt; c+| μ, σ2)엔(씨−≤엑스&lt;씨+|μ,σ2)N(c_{-} \leq x < c_{+}| \mu, \sigma^2)

18 normal-distribution  approximation 

알 수없는 모집단 표준 편차 (sd)의 평균에 대한 신뢰 구간 (CI)을 계산하기 위해 t- 분포를 사용하여 모집단 표준 편차를 추정합니다. 특히 여기서 입니다. 그러나 모집단의 표준 편차에 대한 점 추정치가 없으므로 근사 통해 추정합니다. 여기서CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X}σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n}CI=X¯±t95%(se)CI=X¯±t95%(se)CI=\bar{X} \pm t_{95\% }(se)se=sn√se=snse = \frac{s}{\sqrt n} 반대로 …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

이것은 매우 간단한 질문이지만 인터넷이나 책 어디에서나 파생물을 찾을 수 없습니다. 한 베이지 안에서 다변량 정규 분포를 업데이트하는 방법을 도출하고 싶습니다. 예를 들어 : P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ \mathbb{P}({\bf \mu}) &= & N({\bf \mu_0}, {\bf \Sigma_0})\,. \end{array} 집합을 관찰 한 …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

기본 통계 과정에서는 표본 크기 n 이 클 때 (일반적으로 30 또는 50 이상) 모집단 모수의 평균을 추정하기 위해 정규 분포를 사용하는 것이 좋습니다 . 스튜던트의 T- 분포는 표본의 표준 편차에 대한 불확실성을 설명하기 위해 더 작은 표본 크기에 사용됩니다. 표본 크기가 클 경우 표본 표준 편차는 모집단 표준 편차에 …

17 normal-distribution  confidence-interval  t-distribution 

구간 내 정규 분포에 따라 난수를 생성해야합니다 . (저는 R에서 일하고 있습니다.)(a,b)(a,b)(a,b) 함수 rnorm(n,mean,sd)가 정규 분포에 따라 임의의 숫자를 생성 한다는 것을 알고 있지만 그 범위 내에서 간격 제한을 설정하는 방법은 무엇입니까? 사용할 수있는 특정 R 기능이 있습니까?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

다변량 표준 정규 분포와 Gaussian copula의 차이점은 밀도 함수를 볼 때 나와 동일하게 보이기 때문에 궁금합니다. 내 문제는 Gaussian copula가 도입되거나 Gaussian copula가 생성하는 이점 또는 Gaussian copula가 다변량 표준 정규 함수 자체 일 때 그 우수성이 무엇인지에 대한 이유입니다. 또한 copula에서 확률 적분 변환의 개념은 무엇입니까? 우리는 copula가 균일 …

17 normal-distribution  copula 

X와 Y가 독립적이라면 두 개의 독립적 인 랜덤 변수 X와 Y의 곱의 pdf는 무엇입니까? X는 정규 분포이고 Y는 카이 제곱 분포입니다. Z = XY 에 정규 분포가있는 경우 f X ( x ) = 1XXXX∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X\sim N(\mu_x,\sigma_x^2) fX(x)=1σx2π−−√e−12(x−μxσx)2fX(x)=1σx2πe−12(x−μxσx)2f_X(x)={1\over\sigma_x\sqrt{2\pi}}e^{-{1\over2}({x-\mu_x\over\sigma_x})^2} 및YYY는kkk자유도를 갖는 카이 제곱 분포를가짐 whre단위 계단 함수이다.Y∼χ2kY∼χk2Y\sim \chi_k^2 fY(y)=y(k/2)−1e−y/22k/2Γ(k2)u(y)fY(y)=y(k/2)−1e−y/22k/2Γ(k2)u(y)f_Y(y)={y^{(k/2)-1}e^{-y/2}\over{2^{k/2}\Gamma({k\over2})}}u(y)u(y)u(y)u(y) 이제 의 PDF는 …

17 normal-distribution  chi-squared  random-variable 

n 개의 데이터 포인트를 관찰 한 후 이전의 N ~ (a, b)로 후방을 계산하는 방법은 무엇입니까? 데이터 포인트의 샘플 평균과 분산을 계산하고 사후를 이전과 결합하는 일종의 계산을 수행해야한다고 가정하지만 조합 수식의 모양은 확실하지 않습니다.

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior