«normal-distribution» 태그된 질문

정규 분포 또는 가우스 분포에는 대칭 종 모양의 곡선 인 밀도 함수가 있습니다. 통계에서 가장 중요한 분포 중 하나입니다. 정규성 테스트에 대해 질문하려면 [normality] 태그를 사용하십시오.

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왜 가우스 분포라고 가정합니까?
순진한 베이 즈 분류기의 매개 변수 추정 에 관한 Wikipedia 기사에서 인용 한 "일반적인 가정은 각 클래스와 관련된 연속 값이 가우스 분포에 따라 분포되어 있다는 것입니다." 가우시안 분포가 분석상의 이유로 편리하다는 것을 이해합니다. 그러나이 가정을 만드는 또 다른 실제 이유가 있습니까? 인구가 두 개의 하위 인구 (똑똑한 / 멍청한 사람들, …
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터무니없이 큰 Z 점수와 관련된 확률을 계산하는 방법은 무엇입니까?
네트워크 모티프 감지를위한 소프트웨어 패키지는 엄청나게 높은 Z- 점수를 반환 할 수 있습니다. 이 Z- 점수가 가짜임을 보여줄 계획입니다. 거대한 Z- 점수는 매우 낮은 관련 확률에 해당합니다. 관련 확률의 값은 예를 들어 최대 6의 Z- 점수에 대한 정규 분포 위키 백과 페이지 (및 아마도 모든 통계 교과서)에 제공됩니다. 질문 : …
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왜 제곱 차이가 일반적으로 사용됩니까?
새로운 통계적 방법과 개념을 조사 할 때, 나는 종종 제곱 차이 (또는 평균 제곱 오차 또는 수많은 다른 상피)에 부딪칩니다. 예를 들어, Pearson의 r은 점이 놓인 회귀선과의 평균 제곱 차를 기준으로 결정됩니다. 분산 분석의 경우 제곱의 합 등을보고 있습니다. 이제 모든 것을 제곱함으로써 특이 치가있는 데이터가 실제로 불이익을 받는다는 것을 …
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두 개의 종속 다변량 정규 확률 변수의 선형 조합
두 개의 랜덤 변수 벡터가 있는데, 둘 다 정상입니다. 즉, 및 입니다. 우리는 선형 조합 의 분포에 관심이 있습니다. 여기서 와 는 행렬이고 는 벡터입니다. 경우 및 독립적으로, . 우리는 모든 쌍 의 상관 관계를 알고 있다고 가정하면 의존적 인 경우 입니다. 감사합니다.X∼N(μX,ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X, \Sigma_X)Y∼N(μY,ΣY)Y∼N(μY,ΣY)Y \sim N(\mu_Y, \Sigma_Y)B C …
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CNN xavier 가중치 초기화
일부 자습서에서는 "Xavier"가중치 초기화 (서류 : 딥 피드 포워드 신경망 훈련의 어려움 이해 )가 신경망의 가중치를 초기화하는 효율적인 방법 이라는 것을 알았습니다 . 완전히 연결된 레이어의 경우이 튜토리얼에서 경험할 규칙이 있습니다. Va r ( W) = 2엔나는 n+ nO U t,더 간단한 대안 :Va r ( W) = 1엔나는 nVㅏ아르 …
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개별 표본의 확률이 0 일 때 MLE가 왜 의미가 있습니까?
이것은 오래된 통계를 검토하는 동안의 이상한 생각이며 어떤 이유로 든 대답을 생각할 수없는 것 같습니다. 연속 PDF는 주어진 범위 내에서 관찰 값의 밀도를 알려줍니다. 즉, 예를 들어, 엑스~ N( μ , σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu,\sigma^2) 이면, 실현이 ㅏaa 와 비bb 사이에있을 확률 은 간단히 ∫비ㅏϕ ( x ) d엑스∫abϕ(x)dx\int_a^{b}\phi(x)dx 여기서 ϕϕ\phi …
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범위는 0에서 1 사이이며 그 사이에 피크가 있습니까?
배포판이 있습니까 아니면 다른 배포본에서 작업하여 아래 이미지와 같은 배포판을 만들 수 있습니까 (나쁜 도면에 대한 사과)? 여기서 피크가 어디에 있어야하는지에 대한 숫자 (예 : 0.2, 0.5 및 0.9)와 함수를 더 넓게 또는 덜 넓게하는 표준 편차 (시그마)를 제공합니다. PS : 주어진 숫자가 0.5 일 때 분포는 정규 분포입니다.
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Steve Hsu의 중국 천재 계산
물리학 자 Steve Hsu는 자신의 블로그 에서 다음과 같이 썼습니다. 정규 분포를 가정 할 때, 미국에는 + 4SD에서 수행하고 유럽에서 비슷한 숫자를 수행하는 사람은 약 10,000 명에 불과하므로 이는 상당히 많은 인구입니다 (대략 미국에서 매년 수백 명의 고등학생). NE 아시아 숫자를 13 억 명의 중국 인구에 외삽하면이 수준에서 30 만 …
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선형 회귀 : OLS와 MLE을 식별하는 비정규 분포가 있습니까?
이 질문은 주석의 오랜 토론에서 영감을 얻었습니다. 선형 회귀는 정규 분포를 어떻게 사용합니까? 일반적인 선형 회귀 모델에서, 단순화를 위해 여기에서 하나의 예측 작성 : Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i 를 Where xixix_i 상수를 공지되어 ϵiϵi\epsilon_i 제로 평균 독립 에러 조건이다. 또한 오차에 대한 정규 분포를 가정하면, …
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두 일반 제품의 합은 Laplace입니까?
인 경우 분명히엑스나는~ N( 0 , 1 )Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) 엑스1엑스2+ X삼엑스4∼ L a p l a c e ( 0 , 1 )X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} 나는 임의의 이차 형태의 논문을 보았는데, 항상 중심이 아닌 카이 제곱 표현이 끔찍하다. 위의 간단한 관계는 나에게 전혀 명백하지 않은 …
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정규 분포 대 로그 정규 분포에서 데이터가 추출 될 가능성을 계산하는 알고리즘 필요
값 집합이 있고 가우시안 (정규) 분포에서 추출되었거나 로그 정규 분포에서 샘플링 될 가능성이 더 높은지 알고 싶습니까? 물론 이상적으로는 모집단이나 실험 오류의 원인에 대해 알고 있으므로 질문에 대답하는 데 유용한 추가 정보가 있어야합니다. 그러나 여기서는 숫자 만 있고 다른 정보는 없다고 가정합니다. 가우시안에서 샘플링하거나 로그 정규 분포에서 샘플링 할 가능성이 …
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시끄러운 관찰에서 진정한 평균 결정
양식 (mean, stdev)의 큰 데이터 포인트 집합이 있습니다. 나는 이것을 단일 (더 나은) 평균과 (희망적으로) 더 작은 표준 편차로 줄이고 싶습니다. 분명히 나는 ​​단순히 ∑ d a t a m e a n을 계산할 수 있었다 그러나이 데이터 포인트 중 일부는 상당히 다른 사람보다 더 정확하다는 사실을 고려하지 않은 것.∑ …
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무한 분산의 정규 분포가 평균보다 큰 값을 가질 확률은 얼마입니까?
오늘 인터뷰에서 이와 비슷한 질문을 받았습니다. 면접관은 변동성이 무한대가 될 때 화폐 옵션이 화폐로 끝날 가능성을 알고 싶어했습니다. Black-Scholes 모델과 랜덤 워크 가설의 기초가되는 정규 분포가 무한한 분산을 갖기 때문에 0 %라고 답했습니다. 그래서 나는 모든 값의 확률이 0이 될 것이라고 생각했습니다. 제 면접관은 정 분포가 대칭적이고 거의 균일하기 때문에 …
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