normal-distribution पर टैग किए गए जवाब

सामान्य वितरण की पहली व्युत्पत्ति क्या थी, क्या आप उस व्युत्पत्ति को पुन: पेश कर सकते हैं और इसके ऐतिहासिक संदर्भ में भी बता सकते हैं ? मेरा मतलब है, अगर मानवता सामान्य वितरण के बारे में भूल गई, तो मैं इसे फिर से तलाशने का सबसे संभावित तरीका क्या …

16 probability  distributions  normal-distribution  references  history 

मैंने सीखा कि मानक सामान्य वितरण अद्वितीय है क्योंकि औसत और विचरण क्रमशः 0 और 1 पर तय किए जाते हैं। इस तथ्य से, मुझे आश्चर्य है कि क्या कोई दो मानक यादृच्छिक चर स्वतंत्र होना चाहिए।

16 normal-distribution  independence 

इस सवाल के शीर्ष प्रतिक्रिया में यह दावा किया गया था । मुझे लगता है कि 'क्यों' प्रश्न पर्याप्त रूप से अलग है कि यह एक नया धागा वारंट करता है। Googling "एसोसिएशन का संपूर्ण माप" किसी भी हिट का उत्पादन नहीं करता था, और मुझे यकीन नहीं है कि …

16 correlation  normal-distribution  pearson-r  multivariate-normal 

चलो YYY मंझला निरूपित और जाने X¯X¯\bar{X} निरूपित मतलब, आकार के बेतरतीब नमूने के n=2k+1n=2k+1n=2k+1 एक वितरण से है कि N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) । मैं कैसे की गणना कर सकता E(Y|X¯=x¯)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) ? Intuitively, सामान्य धारणा की वजह से है, यह समझ में दावा करने के लिए करता है कि E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|\bar{X}=\bar{x})=\bar{x} और वास्तव …

16 self-study  normal-distribution  mathematical-statistics  expected-value  conditional-expectation 

मैं एक नमूना आकर्षित करना चाहूंगा । विकिपीडिया या तो एक का उपयोग कर पता चलता है Cholesky या Eigendecomposition , यानी या x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T और इसलिए नमूना के माध्यम से तैयार किया जा सकता है: या जहां x=D1vx=D1v \mathbf{x} …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

मान लीजिए कि मेरे पास दो यूनिवर्सिएट सीमांत वितरण हैं, और कहते हैं , जिससे मैं अनुकरण कर सकता हूं। अब, एक गौसियन कोप्युला का उपयोग करके उनके संयुक्त वितरण का निर्माण करें, जो दर्शाता । सभी मापदंडों को जाना जाता है।FFFGGGC(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) क्या इस कोपला से अनुकरण के लिए एक …

16 normal-distribution  simulation  copula 

अगर मैं दो सामान्य रूप से वितरित स्वतंत्र यादृच्छिक चर और वाई के साथ साधन μ एक्स और μ Y और मानक विचलन σ एक्स और σ Y और मुझे लगता है कि पता चलता है एक्स + Y = ग , तो (यह मानते हुए मैं किसी भी त्रुटि …

16 normal-distribution  conditional-probability 

मेरे पास एक सामान्य अज्ञात वितरण से तैयार NNN युग्मित अवलोकन ( XiXiX_i , YiYiY_i ) है, जिसमें पहले और दूसरे क्षणों का परिमित है, और माध्य के चारों ओर सममित है। चलो σXσX\sigma_X के मानक विचलन XXX (पर बिना शर्त YYY ), और σYσY\sigma_Y वाई मैं के लिए एक …

16 distributions  hypothesis-testing  standard-deviation  normal-distribution 

मैं आँकड़ों को सीखने की कोशिश कर रहा हूँ क्योंकि मुझे लगता है कि यह इतना प्रचलित है कि यह मुझे कुछ चीजें सीखने से रोकता है अगर मैं इसे ठीक से नहीं समझता। नमूना साधनों के नमूने वितरण की इस धारणा को समझने में मुझे परेशानी हो रही है। …

16 distributions  normal-distribution  sampling  normality-assumption 

कभी-कभी मैंने पाठ्यपुस्तकों को सामान्य वितरण में मानक विचलन और विचरण के रूप में दूसरे पैरामीटर के संदर्भ में देखा है। उदाहरण के लिए, यादृच्छिक चर X ~ N (0, 4)। यह स्पष्ट नहीं है कि सिग्मा या सिगमा स्क्वेरड 4 के बराबर है। मैं सिर्फ सामान्य सम्मेलन का पता …

15 distributions  normal-distribution 

Let में iid यादृच्छिक चर का एक परिवार हो मान{Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n[0,1][0,1][0,1] , एक मतलब होनेμμ\mu और विचरणσ2σ2\sigma^2 । मतलब, का उपयोग कर के लिए एक सरल विश्वास अंतरालσσ\sigma जब भी यह जाना जाता है, द्वारा दिया जाता है P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation 

समान चर के एक सेट से एक सामान्य वितरण का अनुकरण करने के लिए, कई तकनीकें हैं: बॉक्स-मुलर एल्गोरिथ्म , जिसमें एक पर दो स्वतंत्र वर्दी के नमूने हैं (0,1)(0,1)(0,1)और उन्हें दो स्वतंत्र मानक सामान्य वितरण में बदल देता है: Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) CDF …

15 normal-distribution  simulation  uniform 

मैंने हाल ही में एक डेटा विज्ञान साक्षात्कार संसाधन खरीदा है जिसमें संभाव्यता प्रश्नों में से एक निम्नानुसार था: ज्ञात मापदंडों के साथ एक सामान्य वितरण से ड्रा को देखते हुए, आप एक समान वितरण से कैसे आकर्षित कर सकते हैं? मेरी मूल विचार प्रक्रिया यह थी कि असतत रैंडम …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform 

मेरे पास कुछ डेटा की सामान्यता के साथ एक समस्या है: मैंने कोलमोगोरोव परीक्षण किया है जो कहता है कि यह पी = .0000 के साथ नहीं है, मुझे समझ में नहीं आता है: मेरे वितरण का तिरछा होना = - 497, और द कर्टोसिस = -0,024 यहाँ मेरे वितरण …

15 normal-distribution  spss  kolmogorov-smirnov  histogram  qq-plot 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

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