Questions marquées «distributions»

Une distribution est une description mathématique des probabilités ou des fréquences.

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Qu'est-ce qu'une distribution exactement?
Je connais très peu de probabilités et de statistiques, et je souhaite apprendre. Je vois le mot «distribution» utilisé partout dans différents contextes. Par exemple, une variable aléatoire discrète a une «distribution de probabilité». Je sais ce que c'est. Une variable aléatoire continue a une fonction de densité de probabilité, …
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Comment la distribution d'échantillonnage des moyennes de l'échantillon se rapproche-t-elle de la moyenne de la population?
J'essaie d'apprendre les statistiques parce que je trouve que c'est tellement répandu que cela m'interdit d'apprendre certaines choses si je ne les comprends pas correctement. J'ai du mal à comprendre cette notion de distribution d'échantillonnage des moyennes d'échantillonnage. Je ne comprends pas comment certains livres et sites l'ont expliqué. Je …
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Pourquoi le supremum du pont brownien a-t-il la distribution de Kolmogorov – Smirnov?
La distribution de Kolmogorov – Smirnov est connue d'après le test de Kolmogorov – Smirnov . Mais c'est aussi la distribution du supremum du pont brownien. Comme c'est loin d'être évident (pour moi), je voudrais vous demander une explication intuitive de cette coïncidence. Les références sont également les bienvenues.
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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Échantillonnage à partir d'une distribution incorrecte (en utilisant MCMC et autrement)
Ma question de base est: comment échantillonner à partir d'une distribution incorrecte? Est-il même judicieux d'échantillonner à partir d'une distribution incorrecte? Le commentaire de Xi'an ici répond en quelque sorte à la question, mais je cherchais plus de détails à ce sujet. Plus spécifique à MCMC: En parlant de MCMC …
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Quelles sont les bonnes questions d'entrevue pour les candidats au développement d'algorithmes statistiques?
J'interviewe des personnes pour un poste de développeur / chercheur d'algorithmes dans un contexte de statistiques / d'apprentissage automatique / d'exploration de données. Je recherche des questions à poser pour déterminer, en particulier, la familiarité, la compréhension et la fluidité d'un candidat avec la théorie sous-jacente, par exemple les propriétés …
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Écart absolu médian (MAD) et écart-type de différentes distributions
Pour les données normalement distribuées, l'écart type σσ\sigma et l'écart médian absolu MADMAD\text{MAD} sont liés par: σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,\sigma=\Phi^{-1}(3/4)\cdot \text{MAD}\approx1.4826\cdot\text{MAD}, où Φ()Φ()\Phi() est la fonction de distribution cumulative pour la distribution normale standard. Existe-t-il une relation similaire pour les autres distributions?
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Comment puis-je effectuer une régression sur des données non normales qui restent non normales une fois transformées?
J'ai quelques données (158 cas) qui ont été dérivées d'une réponse d'échelle de Likert à 21 éléments de questionnaire. Je veux / dois vraiment effectuer une analyse de régression pour voir quels éléments du questionnaire prédisent la réponse à un élément global (satisfaction). Les réponses ne sont pas normalement distribuées …
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