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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¿Cuál es la estimación de máxima verosimilitud de la covarianza de los datos normales bivariados cuando se conocen la media y la varianza?
Supongamos que tenemos una muestra aleatoria de una distribución normal bivariada que tiene ceros como medias y unos como varianzas, por lo que el único parámetro desconocido es la covarianza. ¿Cuál es el MLE de la covarianza? Sé que debería ser algo así como pero ¿cómo sabemos esto?1norte∑nortej = 1Xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n} …
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¿Hay algún teorema que diga que converge en distribución a una normal cuando va al infinito?
Sea cualquier distribución con media definida, y desviación estándar, . El teorema del límite central dice que converge en la distribución a una distribución normal estándar. Si reemplazamos por la desviación estándar de muestra , ¿hay un teorema que indique que converge en la distribución a una distribución t? Ya …
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¿Por qué es
En un conjunto de problemas probé este "lema", cuyo resultado no es intuitivo para mí. es una distribución normal estándar en un modelo censurado.ZZZ Formalmente, y . Luego, Entonces hay algún tipo de conexión entre la fórmula de expectativa sobre un dominio truncado y la densidad en el punto de …
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Logré transformar mi variable dependiente, ¿puedo usar la distribución normal GLM con la función de enlace LOG?
Tengo una pregunta sobre los modelos lineales generalizados (GLM). Mi variable dependiente (DV) es continua y no normal. Así que log lo transformé (todavía no es normal pero lo mejoré). Quiero relacionar el DV con dos variables categóricas y una covariable continua. Para esto quiero realizar un GLM (estoy usando …
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Valor esperado de una variable aleatoria gaussiana transformada con una función logística
Tanto la función logística como la desviación estándar generalmente se denotan como σσ\sigma . Voy a usar σ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x)) y sss para la desviación estándar. Tengo una neurona logística con una entrada aleatoria cuya media μμ\mu y desviación estándar sss sé. Espero que la diferencia con respecto a la …
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¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …
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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Prueba de hipótesis en la matriz de covarianza inversa
Supongamos que observo iid , y deseo probar vech para un matriz conformable y vector . ¿Hay trabajo conocido sobre este problema?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 El intento obvio (para mí) sería a través de una prueba de razón de probabilidad, pero parece que maximizar la …
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Técnica de rastreo aleatorio
Conocí la siguiente técnica de rastreo aleatorio en M. Seeger, "Actualizaciones de bajo rango para la descomposición de Cholesky", Universidad de California en Berkeley, Tech. Representante, 2007. tr(A)=E[xTAx]tr⁡(A)=E[xTAx]\operatorname{tr}(\mathbf{A}) = {E[\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}]} donde .x∼N(0,I)x∼N(0,I)\mathbf{x} \sim N(\mathbf{0},\mathbf{I}) Como una persona sin profundos antecedentes matemáticos, me pregunto cómo se puede lograr esta …
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