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.

2
Quelle est l'estimation du maximum de vraisemblance de la covariance des données normales bivariées lorsque la moyenne et la variance sont connues?
Supposons que nous ayons un échantillon aléatoire d'une distribution normale bivariée qui a des zéros comme moyennes et des uns comme des variances, donc le seul paramètre inconnu est la covariance. Quel est le MLE de la covariance? Je sais que cela devrait être quelque chose comme mais comment savons-nous …
1
Y a-t-il un théorème qui dit que
Soit n'importe quelle distribution avec une moyenne définie, μ et un écart type, σ . Le théorème central limite dit que √XXXμμ\muσσ\sigma converge en distribution vers une distribution normale standard. Si nous remplaçonsσpar l’écart typeS, y a-t-il un théorème indiquant que √n--√X¯- μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSS converge dans la …
1
Pourquoi ( est censuré)
Dans un ensemble de problèmes, j'ai prouvé ce «lemme», dont le résultat n'est pas intuitif pour moi. est une distribution normale standard dans un modèle censuré.ZZZ Formellement, et . Ensuite, Il existe donc une sorte de connexion entre la formule d'attente sur un domaine tronqué et la densité au point …
1
Je journal transformé ma variable dépendante, puis-je utiliser la distribution normale GLM avec la fonction de lien LOG?
J'ai une question concernant les modèles linéaires généralisés (GLM). Ma variable dépendante (DV) est continue et non normale. Je l'ai donc transformé (toujours pas normal mais amélioré). Je veux relier le DV avec deux variables catégorielles et une covariable continue. Pour cela, je veux effectuer un GLM (j'utilise SPSS) mais …
2
Valeur attendue d'une variable aléatoire gaussienne transformée avec une fonction logistique
La fonction logistique et l'écart type sont généralement notés . J'utiliserai et pour l'écart-type.σ ( x ) = 1 / ( 1 + exp ( - x ) ) sσσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss J'ai un neurone logistique avec une entrée aléatoire dont la moyenne et écart - type je sais. J'espère …
2
Le théorème central à plusieurs variables (CLT) tient-il lorsque les variables présentent une dépendance contemporaine parfaite?
i = 1 , . . . , n S n = 1Xje∽i i dN( 0 , 1 )Xje∽jejeréN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i = 1 , . . . , nje=1,...,ni = 1, ..., nTn=1Sn= 1n∑i = 1nXjeSn=1n∑je=1nXje\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn= 1n∑i = 1n( X2je- 1 )Tn=1n∑je=1n(Xje2-1)\begin{equation} T_n …
1
Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
1
Test d'hypothèse sur la matrice de covariance inverse
Supposons que j'observe iid et que je souhaite tester vech pour a matrice conformable et vecteur . Existe-t-il des travaux connus sur ce problème?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa La tentative évidente (pour moi) serait via un test de rapport de vraisemblance, mais il semble que maximiser …
3
Technique de traçage aléatoire
J'ai rencontré la technique de traçage aléatoire suivante dans M. Seeger, «Mises à jour de bas rang pour la décomposition Cholesky», Université de Californie à Berkeley, Tech. Rep, 2007. tr(A)=E[xTAx]tr⁡(A)=E[xTAx]\operatorname{tr}(\mathbf{A}) = {E[\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}]} où .x∼N(0,I)x∼N(0,I)\mathbf{x} \sim N(\mathbf{0},\mathbf{I}) En tant que personne sans formation approfondie en mathématiques, je me demande …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.