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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Warum sollten wir t Fehler anstelle von normalen Fehlern verwenden?
In diesem Blog-Beitrag von Andrew Gelman gibt es folgende Passage: Die Bayes'schen Modelle von vor 50 Jahren scheinen hoffnungslos einfach (außer natürlich für einfache Probleme), und ich gehe davon aus, dass die heutigen Bayes'schen Modelle in 50 Jahren hoffnungslos einfach erscheinen werden. (Nur als einfaches Beispiel: Wir sollten wahrscheinlich überall …
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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 …
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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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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 …
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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) …
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Weißes Rauschen in der Statistik
Ich sehe oft den Begriff weißes Rauschen, wenn ich über verschiedene statistische Modelle lese. Ich muss jedoch zugeben, dass ich nicht ganz sicher bin, was das bedeutet. Es wird normalerweise als abgekürzt . Bedeutet das, dass es normal verteilt ist, oder könnte es irgendeiner Verteilung folgen?WN( 0 , σ2)WN(0,σ2)WN(0,σ^2)
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Warum ist der mittlere quadratische Fehler die Kreuzentropie zwischen der empirischen Verteilung und einem Gaußschen Modell?
In 5.5, Deep Learning (von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville) heißt es: Jeder Verlust, der aus einer negativen logarithmischen Wahrscheinlichkeit besteht, ist eine Kreuzentropie zwischen der empirischen Verteilung, die durch den Trainingssatz definiert ist, und der Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch das Modell definiert ist. Zum Beispiel ist der mittlere …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?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 …
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 
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