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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¿Cómo llevar a cabo múltiples pruebas de chi-cuadrado post-hoc en una mesa de 2 X 3?
Mi conjunto de datos está compuesto por la mortalidad total o la supervivencia de un organismo en tres tipos de sitios, costero, medio canal y en alta mar. Los números en la tabla a continuación representan el número de sitios. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 …
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Calcular curva ROC para datos
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Cálculo del percentil de distribución normal.
Ver esta página de Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval Para obtener el intervalo Agresti-Coull, uno necesita calcular un percentil de la distribución normal, llamado . ¿Cómo calculo el percentil? ¿Existe una función preparada que haga esto en Wolfram Mathematica y / o Python / NumPy / SciPy?zzz
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Momento / mgf de coseno de vectores direccionales?
¿Alguien puede sugerir cómo puedo calcular el segundo momento (o la función generadora del momento completo) del coseno de dos vectores aleatorios gaussianos , cada uno distribuido como , independientes el uno del otro? IE, momento para la siguiente variable aleatoriax,yx,yx,yN(0,Σ)N(0,Σ)\mathcal N (0,\Sigma) ⟨x,y⟩∥x∥∥y∥⟨x,y⟩‖x‖‖y‖\frac{\langle x, y\rangle}{\|x\|\|y\|} La pregunta más cercana …
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Estadística completa para en una
Me gustaría saber si la estadística está completa para en una configuración .T(X1, ... ,Xnorte) =∑nortei = 1(Xyo-X¯norte)2n - 1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2norte( μ ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) ¿Depende esto de si se conoce previamente o no? Si está completo para , entonces por Lehmann-Scheffé es UMVUE . Pero si se conociera \ mu , …
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¿Por qué las distribuciones de probabilidad se multiplican aquí?
Dejar XXXsea, por ejemplo, la cantidad de días que le quedan de vida. Un médico 1 evalúa la distribución deXXX como gaussiano: P(X)∼N(μ1,σ1)P(X)∼N(μ1,σ1)P(X)\sim\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1). Otro médico independiente 2 evalúaP(X)∼N(μ2,σ2)P(X)∼N(μ2,σ2)P(X)\sim\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2). Ambos doctores son igualmente confiables. ¿Cómo combinar ambas informaciones? En este artículo de blog , el autor dice que Si tenemos dos …
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aproximación normal a la distribución binomial: ¿por qué np> 5?
Casi todos los libros de texto que discuten la aproximación normal a la distribución binomial mencionan la regla general de que la aproximación se puede usar si np≥5np≥5np\geq5 y n(1−p)≥5n(1−p)≥5n(1-p)\geq 5. Algunos libros sugierennp(1−p)≥5np(1−p)≥5np(1-p)\geq 5en lugar. La misma constante555 a menudo aparece en discusiones sobre cuándo fusionar celdas en el …
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¿De dónde viene la función gaussiana?
He leído innumerables páginas en google y no puedo encontrar una respuesta satisfactoria. También he leído http://castatistics.wikispaces.com/file/view/normal+der..pdf , pero dudo que esa haya sido la motivación original para la función gaussiana. Actualmente soy estudiante universitario y mi libro de texto solo me dice que la función f (x) = ae …
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¿El mejor método para transformar la secuencia de baja discrepancia en distribución normal?
He estado usando secuencias de baja discrepancia durante un tiempo para Distribuciones uniformes, ya que he encontrado que sus propiedades son útiles (principalmente en gráficos de computadora por su apariencia aleatoria y su capacidad para cubrir densamente [0,1] de manera incremental). Por ejemplo, valores aleatorios arriba, valores de secuencia Halton …
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Distancia de Mahalanobis entre dos distribuciones bivariadas con diferentes covarianzas
La pregunta está más o menos contenida en el título. ¿Cuál es la distancia de Mahalanobis para dos distribuciones de diferentes matrices de covarianza? Lo que he encontrado hasta ahora supone la misma covarianza para ambas distribuciones, es decir, algo de este tipo: ΔTΣ−1ΔΔTΣ−1Δ\Delta^T \Sigma^{-1} \Delta ¿Qué pasa si tengo …
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