Questions marquées «normal-distribution»

Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...

Supposons que je possède des échantillons de deux populations distinctes. Si je mesure le temps qu'il faut à chaque membre pour accomplir une tâche, je peux facilement estimer la moyenne et la variance de chaque population. Si je fais maintenant l'hypothèse d'un appariement aléatoire avec un...

La question que je veux poser est la suivante: comment la proportion d'échantillons à moins de 1 écart-type de la moyenne d'une distribution normale varie-t-elle à mesure que le nombre de variables augmente? (Presque) tout le monde sait que dans une distribution normale unidimensionnelle, 68% des...

Ma question est très simple: pourquoi nous choisissons la distribution normale comme terme d'erreur dans l'hypothèse d'une régression linéaire? Pourquoi nous n'en choisissons pas d'autres comme l'uniforme, le t ou

J'ai un problème avec la normalité de certaines données: j'ai fait un test de Kolmogorov qui dit que ce n'est pas normal avec p = .0000, je ne comprends pas: l'asymétrie de ma distribution = -. 497, et le kurtosis = -0,024 Voici l'intrigue de ma distribution qui semble tout à fait normale ... (J'ai...

L'approche courante pour estimer les paramètres d'une distribution normale consiste à utiliser la moyenne et l'écart-type / variance de l'échantillon. Cependant, s'il y a des valeurs aberrantes, la médiane et l'écart médian par rapport à la médiane devraient être beaucoup plus robustes, non? Sur...

L'addition, la soustraction, la multiplication et la division de variables aléatoires normales sont bien définies, mais qu'en est-il des opérations trigonométriques? Par exemple, supposons que j'essaie de trouver l'angle d'une cale triangulaire (modélisée comme un triangle à angle droit) avec les...

Dans certains tutoriels, j'ai trouvé qu'il était indiqué que l'initialisation du poids "Xavier" (article: Comprendre la difficulté de former des réseaux neuronaux profonds à action directe ) est un moyen efficace d'initialiser les poids des réseaux neuronaux. Pour les couches entièrement...

le problème suivant est apparu récemment lors de l'analyse des données. Si la variable aléatoire X suit une distribution normale et Y suit une distribution χ2nχn2\chi^2_n (avec n ddl), comment Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 distribué? Jusqu'à présent, je suis venu avec le pdf de Y2Y2Y^2 :...

Les progiciels pour la détection de motifs de réseau peuvent renvoyer des scores Z extrêmement élevés (le plus élevé que j'ai vu est 600 000+, mais des scores Z de plus de 100 sont assez courants). Je prévois de montrer que ces scores Z sont faux. D'énormes scores Z correspondent à des probabilités...

Les modèles de mélange gaussiens (GMM) sont attrayants car ils sont simples à utiliser à la fois en analyse et en pratique, et sont capables de modéliser certaines distributions exotiques sans trop de complexité. Il y a quelques propriétés analytiques que nous devrions nous attendre à conserver qui...

Très souvent, lorsque j'étudie de nouvelles méthodes et concepts statistiques, je rencontre la différence au carré (ou l'erreur quadratique moyenne, ou une pléthore d'autres épithètes). À titre d'exemple, le r de Pearson est déterminé en fonction de la différence quadratique moyenne de la droite de...

Supposons que huit coureurs participent à une course; la distribution de leurs temps d'exécution individuels est normale et chacun a une moyenne de secondes, par exemple. L'écart type du coureur un est le plus petit, deux le deuxième plus petit, le troisième le plus petit, etc., et huit le plus...

Supposons que nous ayons deux vecteurs de variables aléatoires, les deux sont normaux, c'est-à-dire et Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) . Nous nous intéressons à la distribution de leur combinaison linéaire Z = A X + B Y + C , où A et B sont des matrices, C est un vecteur. Si X et Y sont indépendants, Z ∼ NX∼...

Dans Andy Field's Discovering Statistics Using SPSS, il déclare que toutes les variables doivent être transformées. Cependant, dans la publication: "Examen des relations variant dans l'espace entre l'utilisation des terres et la qualité de l'eau à l'aide de la régression pondérée géographiquement...

Supposons que vous définissiez: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) où Φ−1Φ−1\Phi^{-1} est l'inverse du CDF de la distribution normale standard . Ma question est: Y aYYYYYY - t-il une distribution simple que Y suit, ou qui peut approximer Y ? Je...

J'ai des variables aléatoires X0, X1, … , XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_n . a une distribution normale avec une moyenne et une variance . Les rvs sont normalement distribués avec la moyenne et la variance 1 . Tout est mutuellement indépendant. μ > 0 1 X 1 , … , X n 0X0X0X_0μ >...

Je sais que cela pourrait être un peu compliqué, statistiquement, mais c'est mon problème. J'ai beaucoup de données de plage, c'est-à-dire la taille minimum, maximum et échantillon d'une variable. Pour certaines de ces données, j'ai également une moyenne, mais pas beaucoup. Je veux comparer ces...

J'ai remarqué que dans la distribution normale, la probabilité est égale à zéro, tandis que pour la distribution de Poisson, elle ne sera pas égale à zéro lorsque est un entier non négatif.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Ma question est: la probabilité d'une constante dans la distribution normale est-elle...

Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...