Preguntas etiquetadas con distributions

Me pregunto si hay alguna prueba estadística para "probar" la importancia de una distribución bimodal. Quiero decir, ¿cuánto cumplen mis datos con la distribución bimodal o no? Si es así, ¿hay alguna prueba en el programa R?

30 r  hypothesis-testing  distributions  bimodal 

La versión tl; dr ¿Qué estrategias exitosas empleas para enseñar la distribución de muestreo (de una media muestral, por ejemplo) en un nivel introductorio de pregrado? El fondo En septiembre, enseñaré un curso introductorio de estadística para estudiantes de segundo año de ciencias sociales (principalmente ciencias políticas y sociología) usando …

30 distributions  sampling  teaching 

¿Cuál es la diferencia entre la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk y la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov? ¿Cuándo diferirán los resultados de estos dos métodos?

30 distributions  statistical-significance  normality-assumption  kolmogorov-smirnov 

Cuando uno arranca un parámetro para obtener el error estándar, obtenemos una distribución del parámetro. ¿Por qué no usamos la media de esa distribución como resultado o estimación para el parámetro que estamos tratando de obtener? ¿No debería la distribución aproximarse a la real? Por lo tanto, obtendríamos una buena …

30 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este 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, …

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 

Creo que este es un tema fascinante y no lo entiendo completamente. ¿Qué ley de la física hace que tantos fenómenos naturales tengan una distribución normal? Parecería más intuitivo que tendrían una distribución uniforme. Es muy difícil para mí entender esto y siento que me falta algo de información. ¿Alguien …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

Las introducciones a los modelos gráficos los describen como "... un matrimonio entre la teoría de gráficos y la teoría de probabilidad". Obtengo la parte de la teoría de la probabilidad, pero tengo problemas para comprender dónde encaja exactamente la teoría de gráficos. ¿Qué ideas de la teoría de gráficos …

29 graphical-model  graph-theory  distributions 

He generado un vector que tiene una distribución de Poisson, de la siguiente manera: x = rpois(1000,10) Si hago un histograma usando hist(x), la distribución se parece a la distribución normal familiar en forma de campana. Sin embargo, una prueba de Kolmogorov-Smirnoff usando ks.test(x, 'pnorm',10,3)dice que la distribución es significativamente …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution 

Soy bastante nuevo en estadísticas y necesito tu ayuda. Tengo una pequeña muestra, como sigue: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Ejecuté la prueba de Shapiro-Wilk usando R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) y obtuve el siguiente resultado: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Ahora, si supongo que el nivel …

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

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

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 

Estoy tratando de encontrar una métrica para medir la falta de uniformidad de una distribución para un experimento que estoy ejecutando. Tengo una variable aleatoria que debería distribuirse uniformemente en la mayoría de los casos, y me gustaría poder identificar (y posiblemente medir el grado de) ejemplos de conjuntos de …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

Como todos sabemos, si lanzas una moneda que tiene la misma probabilidad de lanzar caras que de colas, entonces si lanzas la moneda muchas veces, la mitad de las veces obtendrás caras y la otra mitad obtendrás colas. Cuando discutieron esto con un amigo, dijeron que si lanzabas la moneda …

28 probability  distributions  sampling 

Estoy trabajando con dos distribuciones normales independientes e , con medias y y varianzas y .Y μ x μ y σ 2 x σ 2 yXXXYYYμXμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Estoy interesado en la distribución de su relación . Ni ni tienen una media de cero, por lo que no se distribuye como Cauchy.Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

Considere muestras independientes obtiene a partir de una variable aleatoria que se supone que sigue una distribución truncada (por ejemplo, un truncado distribución normal ) de mínimo conocido (finito) y los valores máximos de y pero de parámetros desconocidos y . Si seguía una distribución no truncada, los estimadores de …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

¿Cómo genero números basados ​​en una distribución discreta arbitraria? Por ejemplo, tengo un conjunto de números que quiero generar. Digamos que están etiquetados de 1-3 de la siguiente manera. 1: 4%, 2: 50%, 3: 46% Básicamente, los porcentajes son probabilidades de que aparezcan en la salida del generador de números …

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