Questions marquées «t-distribution»

t est la distribution de la statistique t qui résulte d'un test t. Utilisez cette balise uniquement pour les questions sur la distribution; utilisez [t-test] pour les questions sur le test.

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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 …
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Comment la famille de distributions avec PDF est-elle proportionnelle à
Considérons une famille de distributions avec PDF (jusqu'à une constante de proportionnalité) donnée par Comment ça s'appelle? S'il n'a pas de nom, comment l'appelleriez-vous?p ( x ) ∼1( 1 + αX2)1 / α.p(x)∼1(1+αX2)1/α.p(x)\sim \frac{1}{(1+\alpha x^2)^{1/\alpha}}. Il ressemble assez à la famille des distributions avec PDF proportionnel à p (x) \ …
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Prouve-le
Les problèmes statistiques impliquant des intervalles de confiance pour une moyenne de population peuvent être formulés en fonction de la fonction de pondération suivante : w(α,n)≡tn−1,α/2n−−√for 0&lt;α&lt;1 and n&gt;1.w(α,n)≡tn−1,α/2nfor 0&lt;α&lt;1 and n&gt;1.w(\alpha, n) \equiv \frac{t_{n-1,\alpha/2}}{\sqrt{n}} \quad \quad \quad \quad \text{for } 0<\alpha<1 \text{ and } n > 1. Par exemple, …
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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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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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Lorsque n augmente, la valeur t augmente dans un test d'hypothèse, mais la table t est tout le contraire. Pourquoi?
La formule de dans un test d'hypothèse est donnée par: tttt=X¯−μσ^/n−−√.t=X¯−μσ^/n. t=\frac{\bar{X}-\mu}{\hat \sigma/\sqrt{n}}. Lorsque augmente, la valeur augmente selon la formule ci-dessus. Mais pourquoi la valeur critique diminue- mesure que (qui est une fonction de ) augmente?nnntttttttttdfdf\text{df}nnn
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