Questions marquées «central-limit-theorem»

Pour les questions sur le théorème de la limite centrale, qui stipule: "Dans certaines conditions, la moyenne d'un nombre suffisamment grand d'itérations de variables aléatoires indépendantes, chacune avec une moyenne bien définie et une variance bien définie, sera approximativement normalement distribuée." (Wikipédia)

43
Quelles références faut-il citer pour soutenir l’utilisation de 30 échantillons de taille suffisante?

J'ai lu / entendu à plusieurs reprises que la taille d'échantillon d'au moins 30 unités est considérée comme un "échantillon large" (les hypothèses de normalité des moyennes sont généralement à peu près valables en raison du CLT, ...). Par conséquent, dans mes expériences, je génère généralement...

references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb
29
Test de variance finie?

Est-il possible de tester la finitude (ou l'existence) de la variance d'une variable aléatoire dans un échantillon? En tant que valeur nulle, soit {la variance existe et est finie} soit {la variance n'existe pas / est infinie} serait acceptable. Sur le plan philosophique (et sur le plan du calcul),...

hypothesis-testing variance central-limit-theorem
28
Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer

Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit)...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
21
Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?

Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon...

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
19
Pourquoi l'augmentation de la taille de l'échantillon des lancers de pièces n'améliore-t-elle pas l'approximation de la courbe normale?

Je lis le livre Statistics (Freeman, Pisani, Purves) et j'essaie de reproduire un exemple où une pièce est lancée disons 50 fois, le nombre de têtes comptées et cela se répète 1000 fois. Tout d'abord, j'ai gardé le nombre de lancers (taille de l'échantillon) à 1000 et augmenté les répétitions. Plus...

normal-distribution central-limit-theorem normal-approximation
19
Comment tester les différences entre deux moyennes de groupe lorsque les données ne sont pas normalement distribuées?

Je vais éliminer tous les détails biologiques et les expériences et citer juste le problème et ce que j'ai fait statistiquement. Je voudrais savoir si c'est son droit, et sinon, comment procéder. Si les données (ou mon explication) ne sont pas assez claires, je vais essayer de mieux expliquer en...

hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem