Preguntas etiquetadas con normal-distribution

En esta publicación de blog de Andrew Gelman, hay el siguiente pasaje: Los modelos bayesianos de hace 50 años parecen irremediablemente simples (excepto, por supuesto, por problemas simples), y espero que los modelos bayesianos de hoy parezcan irremediablemente simples, dentro de 50 años. (Solo por un ejemplo simple: probablemente deberíamos …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Estoy buscando una distribución donde la densidad de probabilidad disminuya rápidamente después de un punto alejado de la media, o en mis propias palabras, una "distribución en forma de meseta". Algo entre el gaussiano y el uniforme.

30 distributions  normal-distribution  uniform 

¿Cómo puedo generar manualmente un número aleatorio de una distribución dada, como por ejemplo, 10 realizaciones de la distribución normal estándar?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

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 

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 

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 

A menudo veo que aparece el término ruido blanco cuando leo sobre diferentes modelos estadísticos. Sin embargo, debo admitir que no estoy completamente seguro de lo que esto significa. Generalmente se abrevia como Wnorte( 0 , σ2)Wnorte(0 0,σ2)WN(0,σ^2) . ¿Eso significa que normalmente se distribuye o podría seguir alguna distribución?

28 normal-distribution  white-noise 

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 

Soy un estudiante de posgrado desarrollando un interés por las estadísticas En general, me gusta el material, pero a veces me cuesta pensar en aplicaciones para la vida real. Específicamente, mi pregunta es sobre distribuciones estadísticas comúnmente utilizadas (normal - beta-gamma, etc.). Supongo que en algunos casos obtengo las propiedades …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

En 5.5, Deep Learning (por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville), afirma que Cualquier pérdida que consiste en una probabilidad logarítmica negativa es una entropía cruzada entre la distribución empírica definida por el conjunto de entrenamiento y la distribución de probabilidad definida por el modelo. Por ejemplo, el error …

28 machine-learning  normal-distribution  cross-entropy 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

¿Existe una fórmula de forma cerrada para (o algún tipo de límite en) el EMD entre y ?x 2 ∼ N ( μ 2 , Σ 2 )x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1)x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2, \Sigma_2)

26 normal-distribution  distance 

En la regresión lineal, se supone que cada valor predicho se ha elegido de una distribución normal de posibles valores. Vea abajo. Pero, ¿por qué se supone que cada valor predicho proviene de una distribución normal? ¿Cómo utiliza la regresión lineal este supuesto? ¿Qué pasa si los valores posibles no …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

Quiero derivar los límites para el intervalo de confianza para la razón de dos medias. Supongamos que y son independientes, la razón media . Traté de resolver: pero esa ecuación no se pudo resolver en muchos casos (sin raíces). ¿Estoy haciendo algo mal? ¿Hay un mejor enfoque? GraciasX 1 ∼ …

26 normal-distribution  mean