Preguntas etiquetadas con normality-assumption

Muchos métodos estadísticos suponen que los datos se distribuyen normalmente. Use esta etiqueta para preguntas sobre la suposición y prueba de normalidad, o sobre la normalidad como una * propiedad *. Utilice [distribución normal] para preguntas sobre la distribución normal per se.

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¿Por qué es válida una correlación de rangos de Pearson a pesar de la suposición de normalidad?
Actualmente estoy leyendo sobre suposiciones para las correlaciones de Pearson. Una suposición importante para la prueba t resultante parece ser que ambas variables provienen de distribuciones normales; si no lo hacen, se recomienda el uso de medidas alternativas como el Spearman rho. La correlación de Spearman se calcula como la …
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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 analítico del error del clasificador Bayes
Si dos clases y tienen una distribución normal con parámetros conocidos ( , como sus medias y , son sus covarianzas) ¿cómo podemos calcular error del clasificador de Bayes para ellos?w1w1w_1w2w2w_2METRO1METRO1M_1METRO2METRO2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 Supongamos también que las variables están en el espacio N-dimensional. Nota: Una copia de esta pregunta también está disponible …
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Parámetro bootstrap y estimaciones de ajuste con no normalidad para modelos de ecuaciones estructurales
Contexto: Dentro del contexto del modelado de ecuaciones estructurales, tengo una no normalidad según la prueba de Mardia, pero los índices univariados de asimetría y curtosis son inferiores a 2.0. Preguntas: ¿Deben evaluarse las estimaciones de parámetros (estimaciones de coeficientes) utilizando bootstrapping (1000 repeticiones) con métodos con corrección de sesgo? …
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¿Cuán robusto es el estimador de máxima verosimilitud en el modelado de ecuaciones estructurales ante la falta de normalidad multivariada?
En un modelo de ecuación estructural, a menudo se usa el estimador de ML. En el caso de que las variables no sean multivariadas normales, ¿se puede utilizar ML? Muchas veces los indicadores que tiene disponibles para trabajar no son multivariados normales. No estoy seguro de cómo proceder en ese …
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¿Por qué querría arrancar al calcular una prueba t de muestra independiente? (cómo justificar, interpretar e informar una prueba t de arranque)
Digamos que tengo dos condiciones, y el tamaño de mi muestra para las dos condiciones es extremadamente bajo. Digamos que solo tengo 14 observaciones en la primera condición y 11 en la otra. Quiero usar la prueba t para probar si las diferencias de medias son significativamente diferentes entre sí. …
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¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …
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