Существует ли какой-либо дистрибутив или я могу работать из другого дистрибутива, чтобы создать такой дистрибутив, как на изображении ниже (извините за плохие рисунки)? где я даю число (0,2, 0,5 и 0,9 в примерах), где должен быть пик, и стандартное отклонение (сигма), которое делает функцию более...
Это какая-то странная мысль, которая у меня возникла при просмотре какой-то старой статистики, и по какой-то причине я не могу придумать ответ. Непрерывный PDF говорит нам о плотности наблюдаемых значений в любом заданном диапазоне. А именно, например, если , то вероятность того, что реализация...
Я знаю, что сумма гауссианов является гауссовой. Итак, чем же отличается смесь гауссов? Я имею в виду, смесь гауссианов - это просто сумма гауссиан (где каждый гауссиан умножается на соответствующий коэффициент смешения),...
У меня есть большой набор точек данных в форме (значит, stdev). Я хочу уменьшить это значение до одного (лучшего) среднего и (надеюсь) меньшего стандартного отклонения. Очевидно , я мог бы просто вычислить , однако это не принимает во внимание тот факт, что некоторые из точек данных значительно...
У меня есть информация о распределении антропометрических размеров (таких как размах плеч) для детей разных возрастов. Для каждого возраста и измерения у меня есть среднее стандартное отклонение. (У меня также есть восемь квантилей, но я не думаю, что смогу получить от них то, что хочу.) Для...
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...
В комментариях после этого моего ответа на связанный вопрос пользователи ssdecontrol и Glen_b спросили, необходима ли совместная нормальность XXX и YYY для утверждения нормальности суммы X+YX+YX+Y ? Эта совместная нормальность достаточна , конечно, хорошо известна. Этот дополнительный вопрос там не...
Цитата из статьи в Википедии об оценке параметров для наивного байесовского классификатора : «Типичное предположение состоит в том, что непрерывные значения, связанные с каждым классом, распределены в соответствии с распределением Гаусса». Я понимаю, что распределение Гаусса удобно по аналитическим...
Допустим, я вычисляю высоту (в см), и числа должны быть больше нуля. Вот пример списка: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 В этом примере, согласно нормальному распределению,...
В своем блоге физик Стив Сюй написал следующее: Исходя из нормального распределения, в США всего около 10000 человек, которые показывают уровень + 4SD и такое же число в Европе, так что это довольно выборочное население (примерно, несколько сотен старших школьников в год в США). Если вы...
Я пытался узнать, какие дистрибутивы использовать в GLM, и я немного озадачен, когда использовать нормальный дистрибутив. В одной части моего учебника говорится, что нормальное распределение может быть полезным для моделирования результатов экзаменов. В следующей части спрашивается, какое...
Допустим, у вас есть набор значений, и вы хотите знать, более ли вероятно, что они были выбраны из гауссова (нормального) распределения или из логнормального распределения? Конечно, в идеале вы должны были бы что-то знать о населении или об источниках экспериментальной ошибки, поэтому имели бы...
Очевидно, что если , тоИкся∼ N( 0 , 1 )Икся~N(0,1)X_i \sim N(0,1) Икс1Икс2+ X3Икс4A L a p l a c e ( 0 , 1 )Икс1Икс2+Икс3Икс4~LaпLaсе(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Я видел статьи о произвольных квадратичных формах, которые всегда приводят к ужасным нецентральным выражениям...
Этот вопрос вдохновлен долгим обсуждением в комментариях здесь: Как линейная регрессия использует нормальное распределение? В обычной модели линейной регрессии для простоты здесь написано только с одним предиктором: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i где xixix_i -...
Я пытаюсь понять логику теста хи-квадрат. Критерий хи-квадрат равен . Затем сравнивается с распределением хи-квадрат, чтобы определить значение p., чтобы отклонить или не принять нулевую гипотезу. : наблюдения получены из распределения, которое мы использовали для создания наших ожидаемых значений....
Допустим, у нас есть случайная величина с диапазоном значений, ограниченных aaa и bbb , где aaa - минимальное значение, а бbb - максимальное значение. Мне сказали , что в n → ∞n→∞n \to \infty , где Nnn нашего размера выборки, распределение выборки по средствам выборки является нормальным...
Каковы стандартные статистические тесты, чтобы увидеть, соответствуют ли данные экспоненциальному или нормальному
Я рассчитываю аналитически рассчитать распределение вероятностей точек выборки из осциллирующей функции, когда есть некоторая ошибка измерения. Я уже рассчитал распределение вероятностей для части «без шума» (я поставлю это в конце), но я не могу понять, как включить «шум». Численная оценка Чтобы...
Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu...
Почему необходимо сделать предположение о распределении ошибок, т.е. ϵ i ∼ N ( 0 , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , с .ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Почему бы не написать у я ~ Н ( Х β , сг 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , с...