Questions marquées «central-limit-theorem»

Pour les questions sur le théorème de la limite centrale, qui stipule: "Dans certaines conditions, la moyenne d'un nombre suffisamment grand d'itérations de variables aléatoires indépendantes, chacune avec une moyenne bien définie et une variance bien définie, sera approximativement normalement distribuée." (Wikipédia)

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Test t pour non normal quand N> 50?
Il y a longtemps, j'ai appris qu'une distribution normale était nécessaire pour utiliser un test T à deux échantillons. Aujourd'hui, une collègue m'a dit qu'elle avait appris que pour N> 50, une distribution normale n'était pas nécessaire. Est-ce vrai? Si vrai est-ce à cause du théorème de la limite centrale?
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Théorème central limite pour les médianes d'échantillon
Si je calcule la médiane d'un nombre suffisamment grand d'observations tirées de la même distribution, le théorème limite central énonce-t-il que la distribution des médianes se rapprochera d'une distribution normale? Si j'ai bien compris, cela est vrai avec les moyennes d'un grand nombre d'échantillons, mais est-ce aussi vrai avec les …
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Quelles références faut-il citer pour soutenir l’utilisation de 30 échantillons de taille suffisante?
J'ai lu / entendu à plusieurs reprises que la taille d'échantillon d'au moins 30 unités est considérée comme un "échantillon large" (les hypothèses de normalité des moyennes sont généralement à peu près valables en raison du CLT, ...). Par conséquent, dans mes expériences, je génère généralement des échantillons de 30 …
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Existe-t-il des exemples où le théorème de la limite centrale ne tient pas?
Wikipedia dit - Dans la théorie des probabilités, le théorème central limite (CLT) établit que, dans la plupart des situations , lorsque des variables aléatoires indépendantes sont ajoutées, leur somme correctement normalisée tend vers une distribution normale (de manière informelle une "courbe en cloche"), même si les variables d'origine ne …
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Test de variance finie?
Est-il possible de tester la finitude (ou l'existence) de la variance d'une variable aléatoire dans un échantillon? En tant que valeur nulle, soit {la variance existe et est finie} soit {la variance n'existe pas / est infinie} serait acceptable. Sur le plan philosophique (et sur le plan du calcul), cela …
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Erreur dans l'approximation normale d'une distribution de somme uniforme
Une méthode naïve pour approximer une distribution normale consiste à additionner peut-être variables aléatoires IID uniformément réparties sur , puis plus récentes et redimensionnées, en s'appuyant sur le théorème de la limite centrale. ( Remarque : il existe des méthodes plus précises telles que la transformée de Box – Muller …
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