normal-distribution पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

त्रुटियों पर वितरणात्मक धारणा को स्थान देना क्यों आवश्यक है, अर्थात yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , ।ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) लिखा क्यों नहीं yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , ,yi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) जहां या तो मामले में । मैंने देखा है कि यह माना जाता है कि वितरण संबंधी मान्यताओं …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

मान लीजिए कि मेरे पास एक लेप्टोकोर्टिक चर है जिसे मैं सामान्यता में बदलना चाहूंगा। क्या परिवर्तन इस कार्य को पूरा कर सकते हैं? मैं अच्छी तरह से जानता हूं कि डेटा बदलना हमेशा वांछनीय नहीं हो सकता है, लेकिन एक अकादमिक खोज के रूप में, मुझे लगता है कि …

12 normal-distribution  data-transformation  kurtosis  qq-plot 

एक गाऊसी रेखीय मॉडल के लिए जहां कुछ वेक्टर अंतरिक्ष में झूठ माना जाता है और पर मानक सामान्य बंटन है , का आंकड़ा के लिए टेस्ट जहां एक सदिश जगह नहीं है, एक बढ़ती हुई में से एक-से-एक समारोह है विचलन आंकड़ा: हम यह कैसे जान सकते हैं कि …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

मैं स्टूडेंट के टी-डिस्ट्रीब्यूशन के बारे में पढ़ रहा हूं और मुझे आश्चर्य होने लगा है कि टी-डिस्ट्रीब्यूशन डेंसिटी फंक्शन (विकिपीडिया, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution से ) कोई कैसे निकालेगा : f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} जहां स्वतंत्रता की डिग्री है और गामा फ़ंक्शन है। इस फ़ंक्शन का अंतर्ज्ञान क्या है? मेरा मतलब है, …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

गॉसियन डेटा को एक ही आयाम में वितरित करने के लिए इसे (माध्य, विचरण) को चिह्नित करने के लिए दो मापदंडों की आवश्यकता होती है, और अफवाह यह है कि लगभग 30 यादृच्छिक रूप से चयनित नमूने आमतौर पर इन मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए पर्याप्त रूप से उच्च …

12 normal-distribution  multivariate-analysis 

कृपया मदद मुझे सीमित वितरण को खोजने के लिए (के रूप में n→∞n→∞n \rightarrow \infty निम्न में से): जहां iid ।Un=X1+X2+…+XnX31+X32+…X3n,Un=X1+X2+…+XnX13+X23+…Xn3, U_n = \frac{X_1 + X_2 + \ldots + X_n}{X_1^3 + X_2^3 + \ldots X_n^3},XiXiX_iN(0,1)N(0,1)N(0,1)

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

मान लीजिए कि मेरे पास ज्ञात वजन, साधन और मानक विचलन के साथ बारीक से कई गौसियों का मिश्रण है। साधन नहीं के बराबर हैं। मिश्रण के औसत और मानक विचलन की गणना की जा सकती है, निश्चित रूप से, चूंकि घटकों के क्षणों का भार औसत होता है। मिश्रण …

12 normal-distribution  mixture  distance 

हम एक सामान्य वितरण से नमूने, प्रत्येक आकार स्वतंत्र रूप से खींचते हैं ।एन ( μ , σ 2 )NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) से नमूने हम तो 2 नमूने जो उच्चतम (पूर्ण) पियर्सन एक दूसरे के साथ संबंध हो चुनें।NNN इस सहसंबंध का अपेक्षित मूल्य क्या है? धन्यवाद [पुनश्च यह होमवर्क नहीं है]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

पायथन में गौसियन मिक्सचर मॉडल (जीएमएम) के साथ काम करने के लिए कई विकल्प उपलब्ध हैं। पहली नज़र में कम से कम हैं: मिश्रण मॉडलिंग के लिए PyMix - http://www.pymix.org/pymix/index.php टूल PyEM - http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/ जो स्किप टूलबॉक्स का हिस्सा है और GMMs फ़ोकस पर ध्यान केंद्रित करता है : जिसे …

12 normal-distribution  python  mixture 

यदि कोई वस्तु सामान्य वितरण का अनुसरण करती है, तो औसत भी सामान्य वितरण का अनुसरण करता है। न्यूनतम और अधिकतम के बारे में क्या?

12 normal-distribution  order-statistics 

आप एक को देखें, तो साथ बीटा वितरण α = β= 4α=β=4\alpha=\beta=4 यह बहुत एक के समान दिखता है गाऊसी वितरण । पर है क्या? आप यह कैसे साबित कर सकते हैं कि एक बीटा (4,4) वितरण गॉसियन है या नहीं?

12 normal-distribution  beta-distribution 

बस अगर यह सामान्य रूप से वितरित किया गया है तो एक्स के अपेक्षित मूल्य को खोजने के लिए संभव है, यह देखते हुए कि निश्चित मूल्य से नीचे है (उदाहरण के लिए, औसत मूल्य से नीचे)।

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

मैं पूर्व वितरणों पर पढ़ रहा हूं और मैंने जेफरीज़ की गणना अज्ञात माध्य और अज्ञात विचरण के साथ सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक चर के नमूने के लिए की है। मेरी गणना के अनुसार, निम्नलिखित के लिए जेफ्रेय्स पहले रखती है: यहाँ,मैंफिशर की सूचना मैट्रिक्स हूँ।पी ( μ , …

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मैं कुछ माप त्रुटि होने पर एक दोलन समारोह से नमूना बिंदुओं की संभावना वितरण की विश्लेषणात्मक रूप से गणना करने के लिए देख रहा हूं। मैंने पहले ही "शोर के बिना" भाग के लिए संभाव्यता वितरण की गणना कर ली है (मैं इसे अंत में डालूंगा), लेकिन मैं यह …

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