normal-distribution पर टैग किए गए जवाब

में इस एंड्रयू गेल्मैन द्वारा ब्लॉग पोस्ट, वहाँ निम्नलिखित मार्ग है: 50 साल पहले के बायेसियन मॉडल निराशाजनक रूप से सरल लगते हैं (सिवाय, निश्चित रूप से, सरल समस्याओं के लिए), और मुझे उम्मीद है कि आज के बायेसियन मॉडल 50 साल बाद निराशाजनक रूप से सरल लगेंगे। (बस एक …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

मैं एक ऐसे वितरण की तलाश में हूं, जहां माध्य से कुछ बिंदु बाद या मेरे अपने शब्दों में "पठार के आकार का वितरण" होने पर संभावना घनत्व कम हो जाता है। गौसियन और वर्दी के बीच कुछ।

30 distributions  normal-distribution  uniform 

उदाहरण के लिए, मानक सामान्य वितरण से 10 वास्तविकताओं के अनुसार, मैं किसी दिए गए वितरण से मैन्युअल रूप से एक यादृच्छिक संख्या कैसे उत्पन्न कर सकता हूं?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

मुझे लगता है कि यह एक आकर्षक विषय है और मैं इसे पूरी तरह से नहीं समझता हूं। भौतिकी का कौन सा नियम ऐसा बनाता है कि इतने सारे प्राकृतिक घटनाओं का सामान्य वितरण होता है? यह अधिक सहज प्रतीत होगा कि उनका समान वितरण होगा। यह समझना मेरे लिए …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

मैंने एक वेक्टर तैयार किया है जिसमें एक पॉइसन वितरण है, जो निम्नानुसार है: x = rpois(1000,10) यदि मैं एक हिस्टोग्राम का उपयोग करता हूं hist(x), तो वितरण एक परिचित घंटी के आकार के सामान्य वितरण जैसा दिखता है। हालांकि, कोलमोगोरोव-स्मरनॉफ परीक्षण का उपयोग करके ks.test(x, 'pnorm',10,3)कहा गया है कि …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

मैं अक्सर विभिन्न सांख्यिकीय मॉडल के बारे में पढ़ते हुए शब्द सफेद शोर दिखाई देता हूं। लेकिन मुझे यह स्वीकार करना चाहिए कि मैं पूरी तरह से आश्वस्त नहीं हूं कि इसका क्या मतलब है। इसे आमतौर पर रूप में संक्षिप्त किया जाता है । इसका मतलब यह है कि …

28 normal-distribution  white-noise 

मैं दो स्वतंत्र सामान्य वितरण और साथ काम कर रहा हूं , जिसका अर्थ है और और variances और ।XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y मुझे उनके अनुपात के वितरण में दिलचस्पी है । न तो और का शून्य का मतलब है, इसलिए को कॉची के रूप में वितरित नहीं किया गया है।Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ मुझे का …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

मैं सांख्यिकी के लिए रुचि विकसित करने वाला एक स्नातक छात्र हूं। मुझे सामग्री बहुत पसंद है, लेकिन मुझे कभी-कभी वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों के बारे में सोचने में कठिन समय लगता है। विशेष रूप से, मेरा प्रश्न आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले सांख्यिकीय वितरण (सामान्य - बीटा- गामा …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

5.5 में, डीप लर्निंग (इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो और आरोन कोर्टविल द्वारा), यह बताता है कि एक नकारात्मक लॉग-लाइबिलिटी से युक्त कोई भी नुकसान प्रशिक्षण सेट और मॉडल द्वारा परिभाषित संभावना वितरण द्वारा परिभाषित अनुभवजन्य वितरण के बीच का अंतर-प्रवेश है। उदाहरण के लिए, मतलब चुकता त्रुटि अनुभवजन्य वितरण और …

28 machine-learning  normal-distribution  cross-entropy 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

क्या और बीच EMD (या किसी प्रकार की बाध्यता) के लिए एक बंद-फ़ॉर्मूला फॉर्मूला है ?x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1)x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2, \Sigma_2)

26 normal-distribution  distance 

रैखिक प्रतिगमन में, प्रत्येक अनुमानित मान को संभावित मानों के सामान्य वितरण से उठाया गया है। निचे देखो। लेकिन प्रत्येक अनुमानित मूल्य को सामान्य वितरण से क्यों माना जाता है? रैखिक प्रतिगमन इस धारणा का उपयोग कैसे करता है? क्या होगा यदि संभव मानों को आम तौर पर वितरित नहीं …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

मैं दो साधनों के अनुपात के लिए विश्वास अंतराल के लिए सीमाएं प्राप्त करना चाहता हूं । मान लीजिए, और स्वतंत्र हो रहे हैं, इसका अर्थ अनुपात । मैंने हल करने की कोशिश की: लेकिन वह समीकरण कई मामलों के लिए हल नहीं किया जा सकता (कोई जड़ नहीं)। क्या …

26 normal-distribution  mean