Sur son blog , le physicien Steve Hsu a écrit ce qui suit: En supposant une distribution normale, il n'y a qu'environ 10000 personnes aux États-Unis qui obtiennent un score de + 4SD et un nombre similaire en Europe, il s'agit donc d'une population assez sélectionnée (grosso modo, les quelques...
J'essaie de comprendre la logique derrière le test du chi carré. Le test du carré est . est ensuite comparé à une distribution Chi-carré pour trouver une valeur p afin de rejeter ou non l'hypothèse nulle. : les observations proviennent de la distribution que nous avons utilisée pour créer nos...
On m'a demandé quelque chose de similaire à cela dans une interview aujourd'hui. L'intervieweur voulait savoir quelle est la probabilité qu'une option à la monnaie finisse dans la monnaie lorsque la volatilité tend vers l'infini. J'ai dit 0% parce que les distributions normales qui sous-tendent le...
J'ai un grand ensemble de points de données du formulaire (moyenne, stdev). Je souhaite réduire cela à une moyenne (meilleure) et à un écart-type (espérons-le) plus petit. De toute évidence, je pourrais simplement calculer , mais cela ne tient pas compte du fait que certains points de données sont...
J'ai des informations sur la distribution des dimensions anthropométriques (comme la portée des épaules) pour les enfants d'âges différents. Pour chaque âge et dimension, j'ai un écart-type moyen. (J'ai également huit quantiles, mais je ne pense pas pouvoir obtenir ce que je veux d'eux.) Pour...
Les modèles d'analyse discriminants gaussiens apprennent puis appliquent la règle de Bayes pour évaluer P ( y | x ) = P ( x | y ) P p r i o r ( y )P( x | y)P(X|y)P(x|y)Ce sont donc des modèles génératifs. Pourquoi alors cela s'appelle-t-il analyse discriminante? Si c'est parce que nous dérivons...
Dans les commentaires qui suivent ma réponse à une question connexe, les utilisateurs ssdecontrol et Glen_b ont demandé si la normalité conjointe de et était nécessaire pour affirmer la normalité de la somme ? Bien entendu, le fait que la normalité commune soit suffisante est bien connu. Cette...
Cette question est inspirée de la longue discussion dans les commentaires ici: Comment la régression linéaire utilise-t-elle la distribution normale? Dans le modèle de régression linéaire habituel, pour plus de simplicité, écrit ici avec un seul prédicteur: où les sont des constantes connues et...
Disons que je calcule des hauteurs (en cm) et que les nombres doivent être supérieurs à zéro. Voici l'exemple de liste: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 Dans cet exemple,...
Citant un article de Wikipédia sur l' estimation des paramètres pour un classificateur Bayes naïf : "une hypothèse typique est que les valeurs continues associées à chaque classe sont distribuées selon une distribution gaussienne." Je comprends qu'une distribution gaussienne est pratique pour des...
J'ai essayé d'apprendre quelles distributions utiliser dans les GLM, et je suis un peu perplexe sur le moment d'utiliser la distribution normale. Dans une partie de mon manuel, il est dit qu'une distribution normale pourrait être bonne pour modéliser les scores aux examens. Dans la partie suivante,...
Je sais qu'une somme de gaussiens est gaussienne. Alors, en quoi un mélange de gaussiens est-il différent? Je veux dire, un mélange de gaussiens n'est qu'une somme de gaussiens (où chaque gaussien est multiplié par le coefficient de mélange respectif), n'est-ce
Y a-t-il une distribution ou puis-je travailler à partir d'une autre distribution pour créer une distribution comme celle de l'image ci-dessous (excuses pour les mauvais dessins)? où je donne un nombre (0,2, 0,5 et 0,9 dans les exemples) pour où le pic devrait être et un écart-type (sigma) qui rend...
C'est une sorte de pensée étrange que j'ai eue en examinant certaines anciennes statistiques et pour une raison quelconque, je n'arrive pas à penser à la réponse. Un PDF continu nous indique la densité des valeurs d'observation dans une plage donnée. À savoir, si X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim...
Disons que vous avez un ensemble de valeurs et que vous voulez savoir s'il est plus probable qu'elles aient été échantillonnées à partir d'une distribution gaussienne (normale) ou échantillonnées à partir d'une distribution lognormale? Bien sûr, idéalement, vous devriez savoir quelque chose sur la...
Il semble que si Xi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) , alors X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} J'ai vu des articles sur les formes quadratiques arbitraires, ce qui se traduit toujours par des expressions chi-carré non centrales horribles. La...
J'examine une partie de mon ensemble de données contenant 46840 valeurs doubles allant de 1 à 1690 regroupées en deux groupes. Afin d'analyser les différences entre ces groupes, j'ai commencé par examiner la distribution des valeurs afin de choisir le bon test. Après un guide sur les tests de...
Je me demande simplement s'il est possible de trouver la valeur attendue de x si elle est normalement distribuée, étant donné qu'elle est inférieure à une certaine valeur (par exemple, inférieure à la valeur
Je lis sur les distributions antérieures et j'ai calculé Jeffreys a priori pour un échantillon de variables aléatoires normalement distribuées avec une moyenne et une variance inconnues. Selon mes calculs, ce qui suit vaut pour Jeffreys a priori:
J'ai une régression linéaire qui est assez bonne, je suppose (c'est pour un projet universitaire donc je n'ai pas vraiment besoin d'être super précis). Le fait est que, si je trace les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs prédites, il y a (selon mon professeur) une pointe...