Als «normal-distribution» getaggte Fragen

Die Normal- oder Gaußsche Verteilung hat eine Dichtefunktion, die eine symmetrische glockenförmige Kurve ist. Es ist eine der wichtigsten Verteilungen in der Statistik. Verwenden Sie das Tag [Normalität], um nach dem Testen der Normalität zu fragen.

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Normale Annäherung an die Poisson-Verteilung
Hier in Wikipedia heißt es: Für ausreichend große Werte von λλλ (sagen wir λ>1000λ>1000λ>1000 ) ist die Normalverteilung mit dem Mittelwert λλλ und der Varianz λλλ (Standardabweichung ) eine hervorragende Annäherung an die Poisson-Verteilung. Wenn größer als ungefähr 10 ist, ist die Normalverteilung eine gute Annäherung, wenn eine geeignete Kontinuitätskorrektur …
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Was ist ein guter Index für den Grad der Verletzung der Normalität und welche beschreibenden Bezeichnungen könnten diesem Index zugeordnet werden?
Kontext: In einer früheren Frage fragte @Robbie in einer Studie mit etwa 600 Fällen, warum Normalitätstests auf eine signifikante Nichtnormalität hinwiesen, die Diagramme jedoch auf Normalverteilungen hinwiesen . Mehrere Personen wiesen darauf hin, dass Signifikanztests der Normalität nicht sehr nützlich sind. Bei kleinen Stichproben haben solche Tests nicht viel Leistung, …
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Warum sollten alle Normalitätstests die Nullhypothese ablehnen?
Der Kolgomorov-Smirnov-Test, der Shapiro-Test usw. lehnen alle die Hypothese ab, dass eine Verteilung normal ist. Wenn ich jedoch die normalen Quantile und das Histogramm zeichne, sind die Daten eindeutig normal. Vielleicht, weil die Leistung der Tests hoch ist? Die Stichprobengröße liegt bei 650. Sollte also nicht mindestens einer dieser Tests …
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Schätzen von Parametern für einen räumlichen Prozess
Ich habe ein n×nn×nn\times n Raster mit positiven ganzzahligen Werten erhalten. Diese Zahlen stellen eine Intensität dar, die der Glaubensstärke einer Person entsprechen sollte, die diesen Gitterplatz einnimmt (ein höherer Wert zeigt einen höheren Glauben an). Eine Person hat im Allgemeinen Einfluss auf mehrere Gitterzellen. Ich glaube, dass das Intensitätsmuster …
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Wenn und unabhängige Normalvariablen mit jeweils dem Mittelwert Null sind, ist ebenfalls eine Normalvariable
Ich versuche die Aussage zu beweisen: Wenn und unabhängige Zufallsvariablen sind,X ∼ N ( 0 , σ 2 1 ) X∼N(0,σ21)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y ∼ N ( 0 , σ 2 2 )Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) dann ist X Y.√X 2 + Y 2XYX2+Y2√\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} auch eine normale Zufallsvariable. Für den Sonderfall σ 1 = σ 2 …
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Warum sind die Regressionsmethoden Least-Squares und Maximum-Likelihood nicht gleichwertig, wenn die Fehler nicht normal verteilt sind?
Titel sagt alles. Ich verstehe, dass die kleinsten Quadrate und die maximale Wahrscheinlichkeit das gleiche Ergebnis für Regressionskoeffizienten liefern, wenn die Fehler des Modells normal verteilt sind. Aber was passiert, wenn die Fehler nicht normal verteilt sind? Warum sind die beiden Methoden nicht mehr gleichwertig?
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Berechnungsschwelle für Mindestrisikoklassifikator?
Angenommen, zwei Klassen C1C1C_1 und haben ein Attribut und die Verteilung und . wenn wir gleich vor für folgende Kostenmatrix haben:C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} Warum ist der Schwellenwert für den Klassifikator für das minimale Risiko (Kosten)?x0&lt;0.5x0&lt;0,5x_0 < …
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Wie wähle ich die beste Anpassung aus, ohne die Daten zu überanpassen? Modellierung einer bimodalen Verteilung mit N Normalfunktionen usw.
Ich habe eine offensichtlich bimodale Werteverteilung, die ich anpassen möchte. Die Daten können entweder mit 2 normalen Funktionen (bimodal) oder mit 3 normalen Funktionen gut angepasst werden. Darüber hinaus gibt es einen plausiblen physikalischen Grund für die Anpassung der Daten an 3. Je mehr Parameter eingeführt werden, desto perfekter ist …
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