Questions marquées «normal-distribution»

La distribution normale ou gaussienne a une fonction de densité qui est une courbe symétrique en forme de cloche. C'est l'une des distributions les plus importantes en statistique. Utilisez la balise [normality] pour poser des questions sur les tests de normalité.

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Qu'est-ce qu'un bon indice du degré de violation de la normalité et quelles étiquettes descriptives pourraient être attachées à cet indice?
Le contexte: Dans une question précédente, @Robbie a demandé dans une étude portant sur environ 600 cas pourquoi les tests de normalité suggéraient une non-normalité significative alors que les graphiques suggéraient des distributions normales . Plusieurs personnes ont souligné que les tests de signification de la normalité ne sont pas …
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Estimation des paramètres d'un processus spatial
On me donne une grille de valeurs entières positives. Ces chiffres représentent une intensité qui devrait correspondre à la force de croyance d'une personne occupant cet emplacement de grille (une valeur plus élevée indiquant une croyance plus élevée). Une personne aura en général une influence sur plusieurs cellules de la …
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Si
J'essaie de prouver la déclaration: Si et sont des variables aléatoires indépendantes,X∼ N( 0 , σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Oui∼ N( 0 , σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) alors est également une variable aléatoire normale.XOuiX2+ Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} Pour le cas spécial (disons), nous avons le résultat bien connu que chaque fois que et sont des variables indépendantes. En fait, …
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Pourquoi les méthodes de régression par moindres carrés et probabilité maximale ne sont-elles pas équivalentes alors que les erreurs ne sont pas normalement distribuées?
Le titre dit tout. Je comprends que les moindres carrés et le maximum de vraisemblance donneront le même résultat pour les coefficients de régression si les erreurs du modèle sont normalement distribuées. Mais que se passe-t-il si les erreurs ne sont pas normalement distribuées? Pourquoi les deux méthodes ne sont-elles …
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seuil de calcul pour le classificateur de risque minimum?
Supposons que deux classes et ont un attribut et ont la distribution et . si nous avons égal pour la matrice de coût suivante:C1C1C_1C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} pourquoi, est le seuil du classificateur de risque (coût) minimum?x0<0.5x0<0.5x_0 …
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Comment sélectionner le meilleur ajustement sans données sur-ajustées? Modélisation d'une distribution bimodale avec N fonctions normales, etc.
J'ai une distribution de valeurs évidemment bimodale, que je cherche à adapter. Les données peuvent être adaptées à 2 fonctions normales (bimodales) ou à 3 fonctions normales. De plus, il existe une raison physique plausible pour ajuster les données avec 3. Plus il y a de paramètres introduits, plus l'ajustement …
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