Questions marquées «normal-distribution»

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Que signifie l'efficacité gaussienne?

Dans le cas d'estimateurs robustes, que signifie l'efficacité gaussienne ? Par exemple, a 82% d'efficacité gaussienne et 50% de point de rupture.QnQnQ_{_n} La référence est: Rousseeuw PJ, et Croux, C. (1993). "Alternatives à la déviation absolue médiane." J. American Statistical Assoc., 88,...

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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...

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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...

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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...

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
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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

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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...

distributions normal-distribution neural-networks mathematical-statistics expected-value
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R

J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...

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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...

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Attente de

Soit , , , et être indépendant. Quelle est l'attente de ?X1X1X_1X2X2X_2⋯⋯\cdotsXd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1)X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} Il est facile de trouver par symétrie. Mais je ne sais pas comment trouver l'attente de . Pourriez-vous...

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Comment se lit la notation

Comment se lit la notation ? Est-ce que X suit une distribution normale? Ou X est une distribution normale? Ou peut-être que X est à peu près normal ..X∼ N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)XXX XXX XXX Et s'il y a plusieurs variables qui suivent (ou quels que soient les mots) la même distribution?...

normal-distribution notation