Pytania otagowane jako central-limit-theorem

W przypadku pytań dotyczących centralnego twierdzenia granicznego, które stwierdza: „Biorąc pod uwagę pewne warunki, średnia wystarczająco dużej liczby iteratów niezależnych zmiennych losowych, z których każda ma dobrze określoną średnią i dobrze zdefiniowaną wariancję, będzie w przybliżeniu normalnie rozłożona”. (Wikipedia)

7
Jakie jest intuicyjne wyjaśnienie centralnego twierdzenia o granicy?
W kilku różnych kontekstach odwołujemy się do centralnego twierdzenia granicznego, aby uzasadnić dowolną metodę statystyczną, którą chcemy przyjąć (np. Przybliżenie rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym). Rozumiem szczegóły techniczne, dlaczego to twierdzenie jest prawdziwe, ale właśnie przyszło mi do głowy, że tak naprawdę nie rozumiem intuicji stojącej za centralnym twierdzeniem granicznym. Więc …
7
Test T na nietypowy, gdy N> 50?
Dawno temu dowiedziałem się, że rozkład normalny jest konieczny, aby zastosować test T z dwoma próbkami. Dzisiaj koleżanka powiedziała mi, że dowiedziała się, że dla N> 50 rozkład normalny nie był konieczny. Czy to prawda? Jeśli prawda jest taka ze względu na centralne twierdzenie graniczne?
5
Centralne twierdzenie graniczne dla przykładowych median
Jeśli obliczę medianę wystarczająco dużej liczby obserwacji pochodzących z tego samego rozkładu, to czy centralne twierdzenie graniczne stwierdza, że ​​rozkład median będzie zbliżony do rozkładu normalnego? Rozumiem, że dotyczy to dużej liczby próbek, ale czy dotyczy to również median? Jeśli nie, jaki jest podstawowy rozkład przykładowych median?
4
Jakie odniesienia należy przytoczyć, aby poprzeć użycie 30 jako wystarczająco dużej próbki?
Wielokrotnie czytałem / słyszałem, że wielkość próbki co najmniej 30 jednostek jest uważana za „dużą próbkę” (założenia dotyczące normalności środków zwykle w przybliżeniu zachowują się z powodu CLT, ...). Dlatego w moich eksperymentach zwykle generuję próbki 30 jednostek. Czy możesz podać mi odniesienie, które należy zacytować, gdy używasz próbki o …
3
Rozważ sumę
Zastanawiam się nad tym przez jakiś czas; Wydaje mi się to trochę dziwne, jak nagle to się dzieje. Zasadniczo, dlaczego potrzebujemy tylko trzech mundurów, aby wygładził się tak jak on? I dlaczego wygładzanie odbywa się tak szybko?ZnZnZ_n Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (obrazy bezwstydnie skradzione z bloga Johna D. Cooka: http://www.johndcook.com/blog/2009/02/12/sums-of-uniform-random-values/ …
4
Gdzie jest
Bardzo prosta wersja centralnego ograniczonego twierdzenia, jak poniżej n−−√((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2)n((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2) \sqrt{n}\bigg(\bigg(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i\bigg) - \mu\bigg)\ \xrightarrow{d}\ \mathcal{N}(0,\;\sigma^2) czyli Lindeberg – Lévy CLT. Nie rozumiem, dlaczegopo lewej stronieznajduje się. A Lyapunov CLT mówi ale dlaczego nie? Czy ktoś powiedziałby mi, jakie są te czynniki, takie jaki? jak uzyskać je …
6
Czy istnieją przykłady, w których nie obowiązuje twierdzenie o limicie centralnym?
Wikipedia mówi - W teorii prawdopodobieństwa centralne twierdzenie graniczne (CLT) ustala, że w większości sytuacji , gdy dodaje się niezależne zmienne losowe, ich odpowiednio znormalizowana suma zmierza w kierunku rozkładu normalnego (nieformalnie „krzywej dzwonowej”), nawet jeśli same zmienne pierwotne nie są normalnie dystrybuowane ... Kiedy mówi „w większości sytuacji”, w …
6
Test na skończoną wariancję?
Czy możliwe jest sprawdzenie skończoności (lub istnienia) wariancji zmiennej losowej na podstawie próbki? Jako zero, albo {wariancja istnieje i jest skończona}, albo {wariancja nie istnieje / jest nieskończona} byłoby dopuszczalne. Filozoficznie (i obliczeniowo) wydaje się to bardzo dziwne, ponieważ nie powinno być różnicy między populacją bez wariancji skończonej, a populacją …
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 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 
4
Dlaczego centralne twierdzenie graniczne załamuje się w mojej symulacji?
Powiedzmy, że mam następujące liczby: 4,3,5,6,5,3,4,2,5,4,3,6,5 Próbkuję niektóre z nich, powiedzmy 5 z nich, i obliczam sumę 5 próbek. Następnie powtarzam to w kółko, aby uzyskać wiele sum, i wykreślam wartości sum w histogramie, który będzie gaussowski z powodu twierdzenia o granicy centralnej. Ale kiedy podążają za liczbami, właśnie zastąpiłem …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 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 
1
Błąd w normalnym przybliżeniu do jednolitego rozkładu sumy
Jedną naiwną metodą aproksymacji rozkładu normalnego jest dodanie razem może zmiennych losowych IID równomiernie rozmieszczonych na , a następnie recenter i przeskalowanie, w oparciu o centralne twierdzenie graniczne. ( Uwaga dodatkowa : Istnieją dokładniejsze metody, takie jak transformacja Boxa-Mullera ). Suma zmiennych losowych IID jest znana jako rozkład sumy jednolitej …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.