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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Trouvez la distribution et passez à la distribution normale
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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sous un gaussien
Cette question découle de la question suivante. /math/360275/e1-1x2-under-a-normal-distribution Fondamentalement, quel est le E(11 +X2)E(11+x2)E\left(\frac{1}{1+x^2}\right) sous un gaussien général N( μ ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal{N}(\mu,\sigma^2). J'ai essayé de réécrire11 +X211+x2\frac{1}{1+x^2} comme un mélange scalaire de gaussiens (∝ ∫N( x | 0 ,τ- 1) G a ( τ| Une / 2,une / 2)dτ∝∫N(x|0,τ−1)Ga(τ|1/2,1/2)dτ\propto \int\mathcal{N}(x|0,\tau^{-1})Ga(\tau|1/2,1/2)d\tau). Cela …
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Somme des variables aléatoires tronquées normales
Supposons que j'ai variables aléatoires normales indépendantesnnn X1∼ N (μ1,σ21)X2∼ N (μ2,σ22)⋮Xn∼ N (μn,σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) et . Comment pourrais-je caractériser la densité de si la distribution de chaque est tronquée à l'intérieur ? En d'autres termes, partir de distributions normales indépendantes , …
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La distribution d'échantillonnage pour les petits échantillons d'une population normale est-elle normale ou distribuée? [fermé]
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Si je sais que la population est normalement distribuée, …
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Pourquoi seule la valeur moyenne est utilisée dans la méthode de regroupement (K-means)?
Dans les méthodes de clustering telles que K-means , la distance euclidienne est la métrique à utiliser. Par conséquent, nous calculons uniquement les valeurs moyennes au sein de chaque cluster. Et puis des ajustements sont effectués sur les éléments en fonction de leur distance à chaque valeur moyenne. Je me …
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Non-normalité dans les résidus
Je me réfère à ce post qui semble remettre en question l'importance de la distribution normale des résidus, en faisant valoir que cela, ainsi que l'hétéroskédasticité, pourraient potentiellement être évités en utilisant des erreurs standard robustes. J'ai envisagé diverses transformations - racines, journaux, etc. - et tout se révèle inutile …
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Généralisation de la distribution et de la classification normales multivariées
Je m'intéresse à une famille de distributions multivariées qui peut être vue comme une généralisation de la distribution normale multivariée, dans la mesure où elles sont définies par une valeur d'espérance μ⃗ μ→\vec \mu et une matrice de covariance ΣΣ\Sigma, plus une fonction décroissante monotone g( d)g(ré)g(d) de telle sorte …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Distribution normale standard sur un sous-espace
Soit un espace vectoriel avec . Une distribution normale standard sur est la loi d'un vecteur aléatoire prenant des valeurs dans et telles que les coordonnées de dans une ( dans n'importe quelle) base orthonormée de est un vecteur aléatoire composé de distributions normales standard indépendantes .U⊂RnU⊂RnU \subset \mathbb{R}^ndim(U)=ddim⁡(U)=d\dim(U)=dUUUX=(X1,…,Xn)X=(X1,…,Xn)X=(X_1, \ldots, …
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Comment puis-je compléter le carré avec une probabilité normale et une priorité normale?
Comment puis-je compléter le carré à partir du point où je me suis arrêté, et est-ce correct jusqu'à présent? J'ai un avant normal pour ββ\beta de la forme p ( β|σ2) ∼ N( 0 ,σ2V)p(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(\beta|\sigma^2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2V), obtenir: p ( β|σ2) = ( 2 πσ2V)p2exp[ -12σ2βTβ]p(β|σ2)=(2πσ2V)p2exp⁡[-12σ2βTβ]p(\beta|\sigma^2)=(2\pi\sigma^2V)^\frac{p}{2}\exp[-\frac{1}{2\sigma^2}\beta^T\beta] où βTββTβ\beta^T\beta est ∑i = …
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