Preguntas etiquetadas con central-limit-theorem

Para preguntas sobre el teorema del límite central, que establece: "Dadas ciertas condiciones, la media de un número suficientemente grande de iteraciones de variables aleatorias independientes, cada una con una media bien definida y una varianza bien definida, se distribuirá aproximadamente de manera normal". (Wikipedia)

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¿Qué referencias deberían citarse para apoyar el uso de 30 como un tamaño de muestra suficientemente grande?
He leído / escuchado muchas veces que el tamaño de la muestra de al menos 30 unidades se considera como "muestra grande" (los supuestos de normalidad de los medios generalmente se mantienen aproximadamente debido al CLT, ...). Por lo tanto, en mis experimentos, generalmente genero muestras de 30 unidades. ¿Puede …
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Considere la suma de distribuciones uniformes en , o . ¿Por qué desaparece la cúspide en el PDF de para ?
Me he estado preguntando sobre esto por un tiempo; Me resulta un poco extraño lo abruptamente que sucede. Básicamente, ¿por qué necesitamos solo tres uniformes para que suavice como lo hace? ¿Y por qué el suavizado ocurre tan rápido?ZnZnZ_n Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (Imágenes robadas descaradamente del blog de John …
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Donde hace
Una versión muy simple del teorema limitado central como se muestra a continuación que es Lindeberg – Lévy CLT. No entiendo por qué hay un en el lado izquierdo. Y Lyapunov CLT dice pero por qué no ? ¿Alguien me diría cuáles son estos factores, como y ? ¿Cómo los …
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¿Hay algún ejemplo de dónde no se cumple el teorema del límite central?
Wikipedia dice: En la teoría de la probabilidad, el teorema del límite central (CLT) establece que, en la mayoría de las situaciones , cuando se agregan variables aleatorias independientes, su suma correctamente normalizada tiende hacia una distribución normal (informalmente una "curva de campana") incluso si las variables originales no son …
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Prueba de varianza finita?
¿Es posible probar la finitud (o existencia) de la varianza de una variable aleatoria dada una muestra? Como nulo, o bien {la varianza existe y es finita} o {la varianza no existe / es infinita} sería aceptable. Filosóficamente (y computacionalmente), esto parece muy extraño porque no debería haber diferencia entre …
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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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