Statystyki i duże zbiory danych distributions

2

Zastanawiam się, czy istnieje jakiś test statystyczny do „przetestowania” znaczenia rozkładu bimodalnego. Mam na myśli, w jakim stopniu moje dane spełniają rozkład bimodalny, czy nie? Jeśli tak, czy jest jakiś test w programie R?

30 r hypothesis-testing distributions bimodal

5

Strategie uczenia rozkładu próbkowania

Wersja tl; dr Jakie skuteczne strategie stosujesz, aby nauczyć rozkład próbkowania (na przykład średniej próbki) na wstępnym poziomie licencjackim? Tło We wrześniu będę prowadził kurs wprowadzający dla studentów drugiego roku nauk społecznych (głównie nauk politycznych i socjologii) z wykorzystaniem Podstawowej praktyki statystycznej Davida Moore'a. Będzie to już piąty raz, kiedy …

30 distributions sampling teaching

2

Jaka jest różnica między testem normalności Shapiro-Wilka a testem normalności Kołmogorowa-Smirnowa?

Jaka jest różnica między testem normalności Shapiro-Wilka a testem normalności Kołmogorowa-Smirnowa? Kiedy wyniki tych dwóch metod będą się różnić?

30 distributions statistical-significance normality-assumption kolmogorov-smirnov

3

Dlaczego nie zgłosić średniej dystrybucji bootstrap?

Kiedy jeden ładuje parametr, aby uzyskać standardowy błąd, otrzymujemy rozkład parametru. Dlaczego nie wykorzystamy średniej tego rozkładu jako wyniku lub oszacowania parametru, który próbujemy uzyskać? Czy rozkład nie powinien być zbliżony do rzeczywistego? Dlatego otrzymalibyśmy dobre oszacowanie „prawdziwej” wartości? Podajemy jednak oryginalny parametr uzyskany z naszej próbki. Dlaczego? Dzięki

30 distributions bootstrap standard-error expected-value

5

Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym

Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials

5

Czy istnieje wyjaśnienie, dlaczego istnieje tak wiele zjawisk naturalnych, które następują po normalnym rozkładzie?

Myślę, że to fascynujący temat i nie do końca go rozumiem. Jakie prawo fizyki sprawia, że tak wiele zjawisk naturalnych ma rozkład normalny? Wydaje się bardziej intuicyjne, że mieliby jednolity rozkład. Tak trudno mi to zrozumieć i czuję, że brakuje mi niektórych informacji. Czy ktoś może mi pomóc z dobrym …

29 distributions normal-distribution normality-assumption uniform

4

Gdzie jest teoria grafów w modelach graficznych?

Wprowadzenie do modeli graficznych opisuje je jako „... połączenie teorii grafów z teorią prawdopodobieństwa”. Rozumiem część teorii prawdopodobieństwa, ale mam problem ze zrozumieniem, gdzie dokładnie pasuje teoria grafów. Jakie spostrzeżenia z teorii grafów pomogły nam pogłębić nasze rozumienie rozkładów prawdopodobieństwa i podejmowania decyzji w warunkach niepewności? Szukam konkretnych przykładów poza …

29 graphical-model graph-theory distributions

3

Czym różni się rozkład Poissona od rozkładu normalnego?

Wygenerowałem wektor, który ma rozkład Poissona, jak następuje: x = rpois(1000,10) Jeśli wykonam histogram używając hist(x), rozkład wygląda jak znajomy rozkład normalny w kształcie dzwonu. Jednak w teście Kołmogorowa-Smirnoffa ks.test(x, 'pnorm',10,3)stwierdzono, że rozkład różni się znacznie od rozkładu normalnego z powodu bardzo małej pwartości. Moje pytanie brzmi zatem: czym różni …

29 distributions histogram normal-distribution poisson-distribution

6

Interpretacja testu Shapiro-Wilka

Jestem całkiem nowy w statystyce i potrzebuję twojej pomocy. Mam małą próbkę, jak następuje: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Przeprowadziłem test Shapiro-Wilk przy użyciu R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) i otrzymałem następujący wynik: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Teraz, jeśli założę, że poziom istotności na 0,05, niż …

29 r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption

3

R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

4

Jak mierzy się nierównomierność rozkładu?

Próbuję wymyślić metrykę pomiaru nierównomierności rozkładu dla prowadzonego eksperymentu. Mam zmienną losową, która powinna być równomiernie rozłożona w większości przypadków, i chciałbym być w stanie zidentyfikować (i ewentualnie zmierzyć stopień) przykładów zestawów danych, w których zmienna nie jest równomiernie rozmieszczona w pewnym marginesie. Przykład trzech serii danych, z których każda …

28 distributions variance random-variable uniform

7

Jak nazywa się błąd statystyczny, w którym wyniki poprzednich rzutów monetą wpływają na przekonania o kolejnych rzutach monetą?

Jak wszyscy wiemy, jeśli rzucisz monetą, która ma równe szanse na wylądowanie głów, podobnie jak reszka, to jeśli rzucisz monetą wiele razy, w połowie przypadków dostaniesz głowy, a w połowie reszka. Dyskutując o tym z przyjacielem, powiedzieli, że jeśli rzucisz monetą 1000 razy, i powiedzmy, że pierwsze 100 razy wylądował …

28 probability distributions sampling

1

Estymatory maksymalnego prawdopodobieństwa dla skróconego rozkładu

Rozważmy NNN niezależnych próbek SSS otrzymano z losowej zmiennej XXX , który jest przyjmowany śledzić skróconą dystrybucji (np obcięty rozkład normalny ) znanego (Finite) minimalne i maksymalne wartości aaa i bbb , lecz z nieznanych parametrów μμ\mu i σ2σ2\sigma^2 . Jeśli XXX następnie non-obcięte rozkładzie estymatorów największej wiarygodności ľ i …

28 distributions estimation mathematical-statistics maximum-likelihood truncation

3

Rozkład współczynnika Gaussa: Pochodne wrt leżące u podstaw

Pracuję z dwoma niezależnymi rozkładami normalnymi i Y , ze średnimi μ x i μ y oraz wariancjami σ 2 x i σ 2 y .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Jestem zainteresowany w dystrybucji ich stosunek . Ani X, ani Y nie ma średniej zero, więc Z nie jest dystrybuowane jako Cauchy.Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ Muszę znaleźć …

28 distributions normal-distribution references mathematical-statistics cdf

4

Miary podobieństwa lub odległości między dwiema macierzami kowariancji

Czy są jakieś miary podobieństwa lub odległości między dwiema symetrycznymi macierzami kowariancji (obie o tych samych wymiarach)? Mam tu na myśli analogie do dywergencji KL dwóch rozkładów prawdopodobieństwa lub odległości euklidesowej między wektorami, z wyjątkiem zastosowanych do macierzy. Wyobrażam sobie, że byłoby całkiem sporo pomiarów podobieństwa. Idealnie chciałbym również przetestować …

28 distributions hypothesis-testing covariance-matrix kullback-leibler information-theory

Pytania otagowane jako distributions