Preguntas etiquetadas con normal-distribution

El enfoque común para estimar los parámetros de una distribución normal es usar la media y la desviación / varianza estándar de la muestra. Sin embargo, si hay algunos valores atípicos, la mediana y la desviación media de la mediana deberían ser mucho más robustas, ¿verdad? En algunos conjuntos de …

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La pregunta que quiero hacer es esta: ¿cómo varía la proporción de muestras dentro de 1 SD de la media de una distribución normal a medida que aumenta el número de variables? (Casi) todos saben que en una distribución normal unidimensional, el 68% de las muestras se pueden encontrar dentro …

15 normal-distribution  multivariate-analysis 

Supongamos que tengo muestras de dos poblaciones distintas. Si mido cuánto tiempo le toma a cada miembro hacer una tarea, puedo estimar fácilmente la media y la varianza de cada población. Si ahora planteo una combinación aleatoria con un individuo de cada población, ¿puedo estimar la probabilidad de que el …

15 probability  normal-distribution 

Mi pregunta es muy simple: ¿por qué elegimos normal como la distribución que sigue el término de error en el supuesto de regresión lineal? ¿Por qué no elegimos a otros como uniforme, t o lo que sea?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Supongamos que define: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) donde Φ−1Φ−1\Phi^{-1} es el inverso del CDF de la distribución normal estándar . Mi pregunta es: ¿hay una distribución simple que siga YYY , o que pueda aproximarse a YYY ? Pregunto porque tengo una fuerte sospecha basada en los resultados de la simulación …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

Los modelos de mezcla gaussiana (GMM) son atractivos porque son fáciles de trabajar tanto en el análisis como en la práctica, y son capaces de modelar algunas distribuciones exóticas sin demasiada complejidad. Hay algunas propiedades analíticas que deberíamos tener que no están claras en general. En particular: SnSnS_nnnnPPPnnnPPPlimn→∞infP^∈SnD(P||P^)=0?limn→∞infP^∈SnD(P||P^)=0?\lim_{n\rightarrow \infty}\inf_{\hat{P}\in S_n} …

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En Discovering Statistics Using SPSS de Andy Field, afirma que todas las variables tienen que ser transformadas. Sin embargo, en la publicación: "Examinando las relaciones espacialmente variables entre el uso del suelo y la calidad del agua utilizando la regresión ponderada geográficamente I: Diseño y evaluación del modelo", afirman específicamente …

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Supongamos que tienes ocho corredores corriendo una carrera; la distribución de sus tiempos de ejecución individuales es Normal y cada uno tiene una media de 111111 segundos, por ejemplo. La desviación estándar del corredor uno es la más pequeña, dos la segunda más pequeña, la tercera más pequeña, etc., y …

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El siguiente problema surgió recientemente al analizar los datos. Si la variable aleatoria X sigue una distribución normal e Y sigue una distribución χ2nχn2\chi^2_n (con n dof), ¿cómo se distribuye ? Hasta ahora se me ocurrió el pdf de : Y 2 ψ 2 n ( x )Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 …

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Sé que esto podría ser un poco complicado, estadísticamente, pero este es mi problema. Tengo muchos datos de rango, es decir, el tamaño mínimo, máximo y de muestra de una variable. Para algunos de estos datos también tengo una media, pero no muchos. Quiero comparar estos rangos entre sí para …

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Noté que en la distribución Normal, la probabilidad es igual a cero, mientras que para la distribución de Poisson, no será igual a cero cuando c es un número entero no negativo.PAG( x = c )PAG(X=C)P(x=c)CCc Mi pregunta es: ¿la probabilidad de cualquier constante en la distribución normal es igual …

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution 

La suma, resta, multiplicación y división de variables aleatorias normales están bien definidas, pero ¿qué pasa con las operaciones trigonométricas? Por ejemplo, supongamos que estoy tratando de encontrar el ángulo de una cuña triangular (modelada como un triángulo rectángulo) con los dos catheti que tienen dimensiones y d 2d1d1d_1d2d2d_2 , …

14 distributions  normal-distribution  circular-statistics  saddlepoint-approximation 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

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Tengo variables aleatorias X0 0, X1, ... , XnorteX0 0,X1,...,XnorteX_0,X_1,\dots,X_n . X0X0X_0 tiene una distribución normal con media μ>0μ>0\mu>0 y varianza 111 . Los X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n rvs se distribuyen normalmente con media 000 y varianza 111 . Todo es mutuamente independiente. Supongamos que EEE denota el evento de que X0 0X0 …

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Los paquetes de software para la detección de motivos de red pueden arrojar puntajes Z enormemente altos (el más alto que he visto es más de 600,000, pero los puntajes Z de más de 100 son bastante comunes). Planeo mostrar que estos puntajes Z son falsos. Las puntuaciones Z enormes …

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