Questions marquées «skewness»

Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...

Dans une distribution normale, la règle 68-95-99.7 attribue beaucoup de signification à l'écart-type, mais que signifierait-il par déviation dans une distribution non normale (multimodale ou asymétrique)? Toutes les valeurs de données resteraient-elles toujours dans les 3 écarts types? Avons-nous...

En mai 2010, l'utilisateur de Wikipédia Mcorazao a ajouté une phrase à l' article sur l' asymétrie : "Une valeur nulle indique que les valeurs sont distribuées de manière relativement uniforme des deux côtés de la moyenne, ce qui implique généralement, mais pas nécessairement, une distribution...

Je sais que cette question a été posée avec le cas moyenne = médiane, mais je n'ai rien trouvé en rapport avec le mode moyenne =. Si le mode est égal à la moyenne, puis-je toujours conclure qu'il s'agit d'une distribution symétrique? Serai-je obligé de connaître également la médiane de cette...

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon...

Dans une définition classique d'une valeur aberrante en tant que point de données en dehors du 1.5 * IQR du quartile supérieur ou inférieur, il y a une hypothèse d'une distribution non asymétrique. Pour les distributions asymétriques (exponentielle, Poisson, géométrique, etc.) est le meilleur moyen...

Je sais que si la médiane et la moyenne sont approximativement égales, cela signifie qu'il y a une distribution symétrique, mais dans ce cas particulier, je ne suis pas certain. La moyenne et la médiane sont assez proches (seulement une différence de 0,487 m / gallon), ce qui m'amènerait à dire...

Je pense qu'une hypothèse de base de l'apprentissage automatique ou de l'estimation des paramètres est que les données invisibles proviennent de la même distribution que l'ensemble d'apprentissage. Cependant, dans certains cas pratiques, la distribution de l'ensemble de test sera presque différente...

Inspiré par des " exemples concrets de distributions communes ", je me demande quels exemples pédagogiques les gens utilisent pour démontrer une asymétrie négative? Il existe de nombreux exemples "canoniques" de distributions symétriques ou normales utilisées dans l'enseignement - même si celles...

Je travaille sur un algorithme qui repose sur le fait que les observations sont normalement distribuées, et je voudrais tester empiriquement la robustesse de l'algorithme à cette hypothèse.OuiOuiY Pour ce faire, je cherchais une suite de transformations qui perturberait progressivement la normalité...

Comment puis-je calculer l'intervalle de confiance d'une moyenne dans un échantillon non distribué normalement? Je comprends que les méthodes d'amorçage sont couramment utilisées ici, mais je suis ouvert à d'autres options. Pendant que je recherche une option non paramétrique, si quelqu'un peut me...

Comment décider de l'asymétrie en regardant un boxplot construit à partir de ces données: 340, 300, 520, 340, 320, 290, 260, 330 Un livre dit: "Si le quartile inférieur est plus éloigné de la médiane que le quartile supérieur, alors la distribution est faussée." Plusieurs autres sources ont dit à...

Question principalement théorique. Existe-t-il des exemples de distributions non normales dont les quatre premiers moments sont égaux à ceux de la normale? Pourraient-ils exister en

J'ai entendu une fois la transformation logarithmique est la plus populaire pour les distributions asymétriques à droite dans la régression linéaire ou la régression quantile Je voudrais savoir s'il y a une raison qui sous-tend cette déclaration? Pourquoi la transformation du journal convient-elle...

J'ai un ensemble de données avec des dizaines de milliers d'observations de données sur les coûts médicaux. Ces données sont fortement asymétriques vers la droite et comportent de nombreux zéros. Il ressemble à ceci pour deux ensembles de personnes (dans ce cas, deux tranches d'âge avec> 3000...

Considérons la variable aléatoire gamma X∼ Γ ( α , θ )X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Il existe des formules soignées pour la moyenne, la variance et l'asymétrie: E [X]Var[ X]Asymétrie[ X]= α θ= α θ2= 1 / α ⋅ E [ X]2= 2 / α--√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Asymétrie⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb...

La plupart du temps, lorsque les gens parlent de transformations variables (pour les variables prédictives et de réponse), ils discutent des moyens de traiter l'asymétrie des données (comme la transformation logarithmique, la transformation box et cox, etc.). Ce que je ne peux pas comprendre, c'est...

J'ai des échantillons d'un ensemble de données très asymétrique (ressemblant à une distribution exponentielle) sur la participation des utilisateurs (par exemple: nombre de publications), qui ont des tailles différentes (mais pas moins de 200) et je veux comparer leur moyenne. Pour cela, j'utilise...

Je souhaite découvrir une méthode pour générer des données corrélées et non normales. Donc, idéalement, une sorte de distribution qui prend une matrice de covariance (ou corrélation) comme paramètre et génère des données qui l'approchent. Mais voici le hic: la méthode que j'essaie de trouver...

Souvent, les textes introductifs de statistiques appliquées distinguent la moyenne de la médiane (souvent dans le contexte des statistiques descriptives et motivent la synthèse de la tendance centrale en utilisant la moyenne, la médiane et le mode) en expliquant que la moyenne est sensible aux...