Statistiken und Big Data distributions

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Ich frage mich, ob es einen statistischen Test gibt, um die Signifikanz einer bimodalen Verteilung zu "testen". Ich meine, wie viel meine Daten der bimodalen Verteilung entsprechen oder nicht? Wenn ja, gibt es einen Test im R-Programm?

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Strategien zum Unterrichten der Stichprobenverteilung

The tl; dr version Welche erfolgreichen Strategien setzen Sie ein, um die Stichprobenverteilung (z. B. eines Stichprobenmittelwerts) in einem Grundstudium zu vermitteln? Der Hintergrund Im September unterrichte ich einen Einführungskurs in Statistik für Studierende der Sozialwissenschaften (hauptsächlich Politikwissenschaft und Soziologie) im zweiten Studienjahr unter Verwendung der grundlegenden Statistikpraxis von David …

30 distributions sampling teaching

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Was ist der Unterschied zwischen dem Shapiro-Wilk-Normalitätstest und dem Kolmogorov-Smirnov-Normalitätstest?

Was ist der Unterschied zwischen dem Shapiro-Wilk-Normalitätstest und dem Kolmogorov-Smirnov-Normalitätstest? Wann werden sich die Ergebnisse dieser beiden Methoden unterscheiden?

30 distributions statistical-significance normality-assumption kolmogorov-smirnov

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Gibt es eine Erklärung dafür, warum es so viele natürliche Phänomene gibt, die der Normalverteilung folgen?

Ich halte das für ein faszinierendes Thema und verstehe es nicht ganz. Welches physikalische Gesetz bewirkt, dass so viele Naturphänomene normalverteilt sind? Es wäre intuitiver, wenn sie gleich verteilt wären. Es ist so schwer für mich, das zu verstehen, und ich habe das Gefühl, dass mir einige Informationen fehlen. Kann …

29 distributions normal-distribution normality-assumption uniform

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Wo ist die Graphentheorie in grafischen Modellen?

Einführungen in grafische Modelle beschreiben sie als "... eine Verbindung zwischen Graphentheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie". Ich verstehe den Teil der Wahrscheinlichkeitstheorie, habe aber Probleme zu verstehen, wo genau die Graphentheorie hineinpasst. Welche Erkenntnisse aus der Graphentheorie haben dazu beigetragen, unser Verständnis der Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Entscheidungsfindung unter Ungewissheit zu vertiefen? Ich …

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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen

Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen 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)) …

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

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Warum nicht den Mittelwert einer Bootstrap-Verteilung melden?

Wenn ein Parameter gebootet wird, um den Standardfehler zu erhalten, erhalten wir eine Verteilung des Parameters. Warum verwenden wir nicht den Mittelwert dieser Verteilung als Ergebnis oder Schätzung für den Parameter, den wir erhalten möchten? Sollte sich die Verteilung nicht der tatsächlichen annähern? Daher würden wir eine gute Schätzung des …

29 distributions bootstrap standard-error expected-value

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Wie unterscheidet sich die Poisson-Verteilung von der Normalverteilung?

Ich habe einen Vektor mit einer Poisson-Verteilung wie folgt generiert: x = rpois(1000,10) Wenn ich ein Histogramm mit mache hist(x), sieht die Verteilung wie eine bekannte glockenförmige Normalverteilung aus. Ein Kolmogorov-Smirnoff-Test zeigt jedoch, ks.test(x, 'pnorm',10,3)dass sich die Verteilung aufgrund des sehr geringen pWerts erheblich von einer Normalverteilung unterscheidet . Meine …

29 distributions histogram normal-distribution poisson-distribution

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Interpretation des Shapiro-Wilk-Tests

Ich bin ziemlich neu in der Statistik und brauche deine Hilfe. Ich habe eine kleine Auswahl wie folgt: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Ich habe den Shapiro-Wilk-Test mit R durchgeführt: shapiro.test(precisionH4U$H4U) und ich habe folgendes Ergebnis erhalten: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Wenn ich …

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

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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]

Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …

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

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Wie misst man die Ungleichmäßigkeit einer Verteilung?

Ich versuche, eine Metrik zum Messen der Ungleichmäßigkeit einer Verteilung für ein Experiment zu finden, das ich durchführe. Ich habe eine Zufallsvariable, die in den meisten Fällen gleichmäßig verteilt sein sollte, und ich möchte in der Lage sein, Beispiele für Datensätze zu identifizieren (und möglicherweise deren Grad zu messen), bei …

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Wie heißt der statistische Irrtum, bei dem die Ergebnisse früherer Münzwürfe die Überzeugungen über nachfolgende Münzwürfe beeinflussen?

Wie wir alle wissen, wenn Sie eine Münze werfen, die die gleiche Chance hat, Köpfe wie Schwänze zu landen, dann werfen Sie die Münze oft, die Hälfte der Zeit bekommen Sie Köpfe und die Hälfte der Zeit bekommen Sie Schwänze. Als sie dies mit einem Freund besprachen, sagten sie, dass, …

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Maximum-Likelihood-Schätzer für eine abgeschnittene Verteilung

Man betrachte unabhängige Stichproben die aus einer Zufallsvariablen , von der angenommen wird, dass sie einer abgeschnittenen Verteilung (z. B. einer abgeschnittenen Normalverteilung ) bekannter (endlicher) Minimal- und Maximalwerte und aber unbekannter Parameter und folgen . Wenn einer nicht abgeschnittenen Verteilung folgt, wären die Maximum-Likelihood-Schätzer und für und aus der …

28 distributions estimation mathematical-statistics maximum-likelihood truncation

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Gaußsche Verteilungsverhältnis: Derivatives WRT Basiswert

Ich arbeite mit zwei unabhängigen Normalverteilungen und mit den Mitteln und und den Varianzen und .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXY.Y.Yμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Ich bin an der Verteilung ihres Verhältnisses interessiert . Weder noch haben einen Mittelwert von Null, daher wird nicht als Cauchy verteilt.X Y ZZ= …

28 distributions normal-distribution references mathematical-statistics cdf

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Wie generiere ich Zahlen basierend auf einer beliebigen diskreten Verteilung?

Wie erstelle ich Zahlen basierend auf einer beliebigen diskreten Verteilung? Zum Beispiel habe ich eine Reihe von Zahlen, die ich generieren möchte. Angenommen, sie sind wie folgt mit 1-3 gekennzeichnet. 1: 4%, 2: 50%, 3: 46% Grundsätzlich handelt es sich bei den Prozentsätzen um Wahrscheinlichkeiten, mit denen sie in der …

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Als «distributions» getaggte Fragen