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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Gibt es einen Satz, der besagt, dass in der Verteilung zu einer Normalen konvergiert, wenn gegen unendlich geht?
Sei eine beliebige Verteilung mit definiertem Mittelwert und Standardabweichung . Der zentrale Grenzwertsatz besagt, dass in der Verteilung zu einer Standardnormalverteilung konvergiert. Wenn wir durch die Stichprobenstandardabweichung ersetzen , gibt es einen Satz, der besagt, dass in der Verteilung zu einer t-Verteilung konvergiert? Da für großeXXXμμ\muσσ\sigman−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSSn−−√X¯−μSnX¯−μS …
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Warum ist ( wird zensiert)
In einem Problemsatz habe ich dieses "Lemma" bewiesen, dessen Ergebnis für mich nicht intuitiv ist. ist eine Standardnormalverteilung in einem zensierten Modell.ZZZ Formal ist und . Dann Es besteht also eine Verbindung zwischen der Erwartungsformel über einer abgeschnittenen Domäne und der Dichte am Punkt der Kürzung . Könnte jemand die …
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Ich protokolliere transformiert meine abhängige Variable. Kann ich die GLM-Normalverteilung mit LOG-Link-Funktion verwenden?
Ich habe eine Frage zu Generalized Linear Models (GLM). Meine abhängige Variable (DV) ist stetig und nicht normal. Also habe ich es transformiert (immer noch nicht normal, aber verbessert). Ich möchte den DV mit zwei kategorialen Variablen und einer kontinuierlichen Kovariable in Beziehung setzen. Dafür möchte ich ein GLM durchführen …
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Erwarteter Wert einer Gaußschen Zufallsvariablen, die mit einer logistischen Funktion transformiert wurde
Sowohl die logistische Funktion als auch die Standardabweichung werden normalerweise als . Ich werde und s für die Standardabweichung verwenden.σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss Ich habe eine logistische Neuron mit einem zufälligen Eingang , dessen Mittelwert und Standardabweichung ich weiß. Ich hoffe, dass der Unterschied zum Mittelwert durch ein Gaußsches Rauschen gut …
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Gilt der multivariate zentrale Grenzwertsatz (CLT), wenn Variablen eine perfekte zeitgleiche Abhängigkeit aufweisen?
Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty Die Motivation: Meine Motivation für die Frage ergibt sich aus der Tatsache, dass es seltsam (aber wunderbar) ist, dass SnSnS_n und …
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Hypothesentest an der inversen Kovarianzmatrix
Angenommen, ich beobachte iid und möchte testen vech für a konforme Matrix und Vektor . Gibt es bekannte Arbeiten zu diesem Problem?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa Der offensichtliche (für mich) Versuch würde über einen Likelihood-Ratio-Test erfolgen, aber es scheint, als würde die Maximierung der Wahrscheinlichkeit, die …
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Korrelation zwischen dichotomer und kontinuierlicher Variable
Ich versuche die Korrelation zwischen einer dichotomen und einer kontinuierlichen Variablen zu finden. Bei meinen Grundlagenarbeiten habe ich festgestellt, dass ich einen unabhängigen t-Test verwenden muss und die Voraussetzung dafür ist, dass die Verteilung der Variablen normal sein muss. Ich führte einen Kolmogorov-Smirnov-Test zum Testen der Normalität durch und stellte …
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So testen Sie formell, ob eine normale (oder eine andere) Verteilung „unterbrochen“ ist
In der Sozialwissenschaft kommt es häufig vor, dass Variablen, die beispielsweise normal verteilt werden sollten , eine Diskontinuität in ihrer Verteilung um bestimmte Punkte aufweisen. Wenn es beispielsweise bestimmte Grenzwerte wie "Bestehen / Nichtbestehen" gibt und diese Maßnahmen einer Verzerrung unterliegen, kann es an diesem Punkt zu einer Diskontinuität kommen. …
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Randomisierte Trace-Technik
Ich habe die folgende randomisierte Trace-Technik in M. Seeger kennengelernt : „Aktualisierungen mit niedrigem Rang für die Cholesky-Zerlegung“, University of California in Berkeley, Tech. Rep, 2007. tr(A)=E[xTAx]tr⁡(A)=E[xTAx]\operatorname{tr}(\mathbf{A}) = {E[\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}]} Dabei ist .x∼N(0,I)x∼N(0,I)\mathbf{x} \sim N(\mathbf{0},\mathbf{I}) Als Person ohne tiefgreifenden mathematischen Hintergrund frage ich mich, wie diese Gleichheit erreicht werden …
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Wie wird die Notation gelesen?
Wie wird die Notation gelesen? Ist es folgt einer Normalverteilung? Oder ist eine Normalverteilung? Oder vielleicht ist ungefähr normal.X X X.X.∼ N.( μ , σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)X.XX X.XX X.XX Was ist, wenn mehrere Variablen derselben Verteilung folgen (oder was auch immer die Wörter sind)? Wie ist es geschrieben?
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