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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Tests de normalité incohérents: Kolmogorov-Smirnov vs Shapiro-Wilk
J'examine actuellement certaines données produites par une simulation MC que j'ai écrite - je m'attends à ce que les valeurs soient normalement distribuées. Naturellement, j'ai tracé un histogramme et il semble raisonnable (je suppose?): [En haut à gauche: histogramme avec dist.pdf(), en haut à droite: histogramme cumulatif avec dist.cdf(), en …
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Si
J'ai vu ce qui suit dans un manuel et j'ai du mal à comprendre le concept. Je comprends que est normalement distribué avec E ( ) = 0 et Var ( ) = .XnXnX_nXnXnX_nXnXnX_n1n1n\frac{1}{n} Cependant, je ne comprends pas pourquoi la multiplication de par le rendrait normal.XnXnX_nn−−√n\sqrt n
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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Distribution d'un polynôme du deuxième degré d'une variable aléatoire gaussienne
Je voudrais calculer P( O= aX2+ b X+ c &lt; 0 )P(Y=aX2+bX+c&lt;0)P(Y=aX^2+bX+c<0) où . Je peux le faire assez facilement en utilisant Monte Carlo. Cependant, on m'a demandé de trouver le pdf analytique de , puis de calculerX∼ N( 0 , σ)X∼N(0,σ)X \sim N(0,\sigma)FOui( y)fY(y)f_Y(y)OuiYY je=∫0- ∞FOui( y) dyI=∫−∞0fY(y)dyI=\int_{-\infty}^0 f_Y(y) …
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Probabilité gaussienne + quel a priori = Marginal gaussien?
Étant donné une probabilité gaussienne pour un échantillon comme avec étant l'espace des paramètres et , paramétrisations arbitraires du vecteur moyen et de la matrice de covariance.yyyp(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) = \mathcal{N}(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))ΘΘ\Thetaμ(θ)μ(θ)\mu(\theta)Σ(θ)Σ(θ)\Sigma(\theta) Est-il possible de spécifier une densité antérieure et un paramétrage du vecteur moyen et de la matrice de covariance tels que …
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OLS vs maximum de vraisemblance sous distribution normale en régression linéaire
J'ai trouvé que pour un modèle de régression linéaire simple, OLS et la méthode du maximum de vraisemblance (en supposant une distribution normale) donnent le même résultat (valeurs des paramètres). À partir de là, pouvons-nous dire que l'OLS fait également des hypothèses implicites sur la distribution normale ou vice-versa? Je …
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Les effets de groupe dans un modèle à effets mixtes sont-ils supposés avoir été choisis dans une distribution normale?
Imaginons que nous nous intéressions à la façon dont les notes des étudiants sont affectées par le nombre d'heures que ces étudiants étudient. Nous échantillonnons des étudiants de plusieurs écoles différentes. Nous exécutons le modèle d'effets mixtes suivant: exam.gradesje= a +β1×heures.étudiéje+écolej+ejeexam.gradesje=une+β1×heures.étudiéje+écolej+eje \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + \text{school}_j …
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Hauteur d'une courbe de distribution normale
Pour une courbe en forme de cloche à distribution normale, on aurait pensé que la hauteur devrait avoir une valeur idéale. La connaissance de cette valeur peut être un indicateur rapide pour vérifier si les données sont normalement distribuées. Cependant, je n'ai pas pu trouver sa valeur formelle. La plupart …
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