Общий подход для оценки параметров нормального распределения заключается в использовании среднего значения и стандартного отклонения / дисперсии выборки. Однако, если есть некоторые выбросы, медиана и срединное отклонение от медианы должны быть намного более устойчивыми, верно? На некоторых наборах...
Недавно я купил ресурс для интервью с наукой о данных, в котором один из вопросов о вероятности был следующим: Принимая во внимание ничьи из нормального распределения с известными параметрами, как вы можете имитировать ничьи из равномерного распределения? Мой оригинальный мыслительный процесс...
Пусть - семейство случайных величин iid, принимающих значения в , имеющих среднее и дисперсию . Простой доверительный интервал для среднего значения, использующий всякий раз, когда он известен, задается как {Xi}ni=1{Икся}язнак...
Мой вопрос очень прост: почему мы выбираем нормальное в качестве распределения, которому следует термин ошибки в предположении о линейной регрессии? Почему мы не выбираем других, как униформу, т или...
Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования...
Сложение, вычитание, умножение и деление нормальных случайных величин хорошо определены, но как насчет тригонометрических операций? Например, предположим, что я пытаюсь найти угол треугольного клина (смоделированного как прямоугольный треугольник) с двумя катетами, имеющими размеры и d 2 , оба...
Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с...
В некоторых уроках я обнаружил, что было указано, что инициализация весов «Ксавье» (статья: Понимание сложности обучения глубоких нейронных сетей с прямой связью ) является эффективным способом инициализации весов нейронных сетей. Для полностью связанных слоев в этих уроках было практическое...
Модели гауссовых смесей (GMM) привлекательны, потому что с ними просто работать как в аналитическом, так и на практическом плане, и они способны моделировать некоторые экзотические распределения без особых сложностей. Есть несколько аналитических свойств, которые мы должны ожидать, которые в целом...
Пакеты программ для обнаружения сетевых мотивов могут возвращать чрезвычайно высокие Z-оценки (самый высокий показатель, который я видел, составляет 600 000+, но Z-оценки более 100 встречаются довольно часто). Я планирую показать, что эти Z-оценки являются поддельными. Огромные Z-оценки...
Очень часто, когда я исследую новые статистические методы и концепции, я сталкиваюсь с квадратом разницы (или среднеквадратичной ошибкой, или множеством других эпитетов). Как пример, r Пирсона определяется на основе среднего квадрата разности от линии регрессии, в которой лежат точки. Для ANOVA вы...
Предположим, у вас есть восемь бегунов, которые проводят гонку; распределение их индивидуальных времен выполнения является нормальным, и каждый имеет среднее значение , скажем, секунд. Стандартное отклонение первого бегуна - самое маленькое, два - второе самое маленькое, третье - самое маленькое и...
Предположим, что у нас есть два вектора случайных величин, оба являются нормальными, то есть и Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) . Нас интересует распределение их линейной комбинации Z = A X + B Y + C , где A и B - матрицы, C - вектор. Если X и Y независимы, Z ∼ NX∼N(μX,ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X,...
В «Обнаружении статистики Энди Филда с использованием SPSS» он утверждает, что все переменные должны быть преобразованы. Однако в публикации: «Изучение пространственно меняющихся взаимосвязей между землепользованием и качеством воды с использованием географически взвешенной регрессии I:...
Следующая проблема возникла недавно при анализе данных. Если случайная величина X следует нормальному распределению, а Y следует распределению χ2nχn2\chi^2_n (с n dof), как распределяется Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 ? До сих пор я придумал ПРВ Y2Y2Y^2 :...
У меня есть случайные величины Икс0, X1, … , XNИкс0,Икс1,...,ИксNX_0,X_1,\dots,X_n . Икс0Икс0X_0 имеет нормальное распределение со средним μ > 0μ>0\mu>0 и дисперсией 111 . Икс1, … , XNИкс1,...,ИксNX_1,\dots,X_n RVS нормально распределены со средним 000 и дисперсией 111 . Все взаимно...
Я заметил, что в нормальном распределении вероятность равна нулю, в то время как для распределения Пуассона она не будет равна нулю, когда является неотрицательным целым числом.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Мой вопрос: равна ли вероятность любой константы в нормальном распределении нулю, потому что она...
Предположим, вы определили: 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) где Φ−1Φ−1\Phi^{-1} - обратная величина CDF стандартного нормального распределения . Мой вопрос: существует ли простое распределение, за которым следует , или которое может...
Я знаю, что это может быть немного странно, статистически, но это моя проблема. У меня много данных о диапазоне, то есть минимальный, максимальный и размер выборки переменной. Для некоторых из этих данных у меня также есть среднее, но не много. Я хочу сравнить эти диапазоны друг с другом, чтобы...
Модели гауссовского дискриминантного анализа изучают а затем применяют правило Байеса для оценки Следовательно, они являются генеративными моделями. Почему тогда это называется дискриминантным анализом? Если это происходит потому, что мы в итоге получаем кривую дискриминанта между классами, то это...