Preguntas etiquetadas con normal-distribution

La distribución normal o gaussiana tiene una función de densidad que es una curva simétrica en forma de campana. Es una de las distribuciones más importantes en estadística. Use la etiqueta [normalidad] para preguntar sobre las pruebas de normalidad.

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Aproximación normal a la distribución de Poisson.
Aquí en Wikipedia dice: Para valores suficientemente grandes de λλλ , (digamos λ>1000λ>1000λ>1000 ), la distribución normal con media λλλ y varianza λλλ (desviación estándar λ−−√λ\sqrt{\lambda} ), es una excelente aproximación a la distribución de Poisson. Siλλλes mayor que aproximadamente 10, entonces la distribución normal es una buena aproximación si …
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¿Cuál es un buen índice del grado de violación de la normalidad y qué etiquetas descriptivas podrían adjuntarse a ese índice?
Contexto: En una pregunta anterior, @Robbie preguntó en un estudio con alrededor de 600 casos por qué las pruebas de normalidad sugirieron una no normalidad significativa, pero las parcelas sugirieron distribuciones normales . Varias personas señalaron que las pruebas de significación de la normalidad no son muy útiles. Con muestras …
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Si
Estoy tratando de probar la afirmación: Si e Y ∼ N ( 0 , σ 2 2 ) son variables aleatorias independientes,X∼N(0,σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y∼N(0,σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) entonces también es una variable aleatoria normal.XYX2+Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} Para el caso especial (digamos), tenemos el resultado bien conocido de que X Yσ1=σ2=σσ1=σ2=σ\sigma_1=\sigma_2=\sigmasiempre queXeYseanvariablesN(0,σ2)independientes. De hecho, se sabe más generalmente …
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¿Por qué los métodos de regresión de mínimos cuadrados y máxima verosimilitud no son equivalentes cuando los errores no se distribuyen normalmente?
El título lo dice todo. Entiendo que los mínimos cuadrados y la máxima verosimilitud darán el mismo resultado para los coeficientes de regresión si los errores del modelo se distribuyen normalmente. Pero, ¿qué sucede si los errores no se distribuyen normalmente? ¿Por qué los dos métodos ya no son equivalentes?
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umbral de cálculo para el clasificador de riesgo mínimo?
Suponga que dos clases y tienen un atributo tienen distribución y . si tenemos igual para la siguiente matriz de costos:C1C1C_1C2C2C_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} ¿Por qué, es el umbral para el clasificador de riesgo mínimo (costo)?x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < …
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¿Cómo seleccionar el mejor ajuste sin sobreajustar los datos? Modelado de una distribución bimodal con N funciones normales, etc.
Obviamente tengo una distribución de valores bimodal, que busco ajustar. Los datos pueden ajustarse bien con 2 funciones normales (bimodal) o con 3 funciones normales. Además, hay una razón física plausible para ajustar los datos con 3. Cuantos más parámetros se introduzcan, más perfecto será el ajuste, ya que con …
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