Pytania otagowane jako normal-distribution

Rozkład normalny lub Gaussa ma funkcję gęstości, która jest symetryczną krzywą w kształcie dzwonu. Jest to jeden z najważniejszych rozkładów w statystykach. Użyj tagu [normalność], aby zapytać o testowanie normalności.

2
Dlaczego powinniśmy używać błędów t zamiast zwykłych błędów?
W tym poście na blogu Andrew Gelmana znajduje się następujący fragment: Modele bayesowskie sprzed 50 lat wydają się beznadziejnie proste (z wyjątkiem, oczywiście, prostych problemów) i spodziewam się, że modele bayesowskie będą wydawać się beznadziejnie proste, za 50 lat. (Dla prostego przykładu: prawdopodobnie powinniśmy rutynowo używać t zamiast zwykłych błędów …
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 …
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 …
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 …
2
Biały szum w statystyce
Często widzę termin biały szum pojawiający się podczas czytania o różnych modelach statystycznych. Muszę jednak przyznać, że nie jestem całkowicie pewien, co to oznacza. Zwykle jest skracany jako . Czy to oznacza, że ​​jest normalnie dystrybuowane, czy może następować po jakiejkolwiek dystrybucji?W.N.( 0 , σ2))WN(0,σ2)WN(0,σ^2)
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 …
5
Przykłady typowych rozkładów z życia
Jestem studentem, który interesuje się statystykami. Materiał bardzo mi się podoba, ale czasami trudno mi myśleć o zastosowaniach w prawdziwym życiu. W szczególności moje pytanie dotyczy najczęściej używanych rozkładów statystycznych (normalnych - beta-gamma itp.). Wydaje mi się, że w niektórych przypadkach uzyskuję określone właściwości, które sprawiają, że rozkład jest całkiem …
2
Dlaczego średni błąd kwadratowy jest entropią krzyżową między rozkładem empirycznym a modelem Gaussa?
W 5.5, Deep Learning (autor: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio i Aaron Courville) stwierdza, że Każda strata polegająca na ujemnym logarytmicznym prawdopodobieństwie jest entropią krzyżową między rozkładem empirycznym określonym przez zestaw szkoleniowy a rozkładem prawdopodobieństwa określonym przez model. Na przykład średni błąd kwadratu jest entropią krzyżową między rozkładem empirycznym a modelem …
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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.