normality-assumption पर टैग किए गए जवाब

कई सांख्यिकीय विधियां मानती हैं कि डेटा सामान्य रूप से वितरित किया जाता है। इस टैग का उपयोग सामान्यता की धारणा और परीक्षण के बारे में, या सामान्यता के बारे में * संपत्ति * के रूप में करें। प्रति वितरण सामान्य वितरण के बारे में प्रश्नों के लिए [सामान्य-वितरण] का उपयोग करें।

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सामान्यता के शापिरो-विलक परीक्षण और सामान्यता के कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण के बीच अंतर क्या है?
सामान्यता के शापिरो-विलक परीक्षण और सामान्यता के कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण के बीच अंतर क्या है? इन दोनों विधियों के परिणाम अलग-अलग कब होंगे?
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क्या इस बात की व्याख्या है कि सामान्य वितरण का पालन करने वाली बहुत सारी प्राकृतिक घटनाएं क्यों हैं?
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 …
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शापिरो-विल्क परीक्षण की व्याख्या
मैं आंकड़ों के लिए बहुत नया हूं और मुझे आपकी मदद की जरूरत है। मेरे पास एक छोटा सा नमूना है, इस प्रकार है: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 मैंने R का उपयोग करके शापिरो-विल्क परीक्षण चलाया: shapiro.test(precisionH4U$H4U) और मुझे निम्नलिखित परिणाम मिला: W = …
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जब धारणाएं पूरी नहीं होतीं तो रिग्रेशन मॉडल कितना गलत है?
प्रतिगमन मॉडल को फिट करते समय, आउटपुट की धारणाएं पूरी नहीं होने पर क्या होता है, विशेष रूप से: यदि अवशेष होमोसिडेस्टिक नहीं हैं तो क्या होगा? यदि अवशिष्ट रेजिड्यूल्स बनाम फिट प्लाट में बढ़ते या घटते पैटर्न को दिखाते हैं। यदि अवशेष सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं, …
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एक लैमर मॉडल से प्रभावों की पुनरावृत्ति की गणना
मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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क्या स्वतंत्रता की डिग्री एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?
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 
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मुझे सामान्यता के लिए क्या जांचना चाहिए: कच्चा डेटा या अवशेष?
मैंने सीखा है कि मुझे कच्चे डेटा पर नहीं बल्कि उनके अवशेषों के बारे में सामान्यता के लिए परीक्षण करना चाहिए। क्या मुझे अवशिष्टों की गणना करनी चाहिए और फिर शापिरो-विलकस डब्ल्यू परीक्षण करना चाहिए? क्या अवशेषों की गणना इस प्रकार की जाती है: ?एक्समैं- मतलबएक्समैं-मतलबX_i - \text{mean} कृपया मेरे …
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क्या यह बहुत छोटे नमूने के आकार (जैसे, n = 6) के साथ सामान्यता के लिए परीक्षण करने के लिए सार्थक है?
मेरे पास एक नमूना का आकार है 6. ऐसे मामले में, क्या कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण का उपयोग करके सामान्यता के लिए परीक्षण करना समझ में आता है? मैंने SPSS का उपयोग किया। मेरे पास बहुत छोटा नमूना आकार है क्योंकि प्रत्येक को प्राप्त करने में समय लगता है। यदि यह समझ …
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क्या शापिरो-विलक सबसे अच्छा सामान्यता परीक्षण है? यह एंडरसन-डार्लिंग जैसे अन्य परीक्षणों से बेहतर क्यों हो सकता है?
मैंने साहित्य में कहीं पढ़ा है कि शापिरो-विल्क परीक्षण को सबसे अच्छा सामान्यता परीक्षण माना जाता है क्योंकि किसी दिए गए महत्व स्तर, , शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने की संभावना यदि यह झूठी है तो दूसरे के मामले की तुलना में अधिक है सामान्यता परीक्षण।αα\alpha क्या आप कृपया मुझे …
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जब नमूनों का वितरण गैर-सामान्य हो तो स्वतंत्र नमूने टी-टेस्ट कितना मजबूत होता है?
मैंने पढ़ा है कि जब नमूनों का वितरण सामान्यता से हटता है तो t -est "काफी मजबूत" होता है। बेशक, यह उन अंतरों का नमूना वितरण है जो महत्वपूर्ण हैं। मेरे पास दो समूहों के लिए डेटा है। समूहों में से एक आश्रित चर पर अत्यधिक तिरछा है। दोनों समूहों …
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मैं एक गैर-सामान्य रूप से वितरित DV के लिए एनोवा परिणामों पर भरोसा कर सकता हूं?
मैंने एक दोहराया उपायों एनोवा के साथ एक प्रयोग का विश्लेषण किया है। ANOVA एक 3x2x2x2x3 है, जिसमें 2 विषय-संबंधी कारक हैं और 3 भीतर (N = 189) है। त्रुटि दर निर्भर चर है। त्रुटि दर के वितरण में ३.६४ का तिरछा और १५. has५ का कर्षण होता है। तिरछा …
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मैं यह कैसे पता लगाऊं कि पिंग प्रतिक्रिया समय पर इस तरह का वितरण किस तरह का प्रतिनिधित्व करता है?
मैंने एक वास्तविक विश्व प्रक्रिया, नेटवर्क पिंग समय का नमूना लिया है। "गोल-यात्रा-समय" को मिलीसेकंड में मापा जाता है। परिणाम हिस्टोग्राम में प्लॉट किए जाते हैं: पिंग समय का न्यूनतम मूल्य है, लेकिन एक लंबी ऊपरी पूंछ है। मैं जानना चाहता हूं कि यह सांख्यिकीय वितरण क्या है, और इसके …
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रैखिक मॉडल की मान्यताओं और क्या करें यदि अवशेषों को सामान्य रूप से वितरित नहीं किया गया है
मैं थोड़ा उलझन में हूं कि रैखिक प्रतिगमन की धारणाएं क्या हैं। अब तक मैंने जाँच की कि क्या: सभी व्याख्यात्मक चर प्रतिक्रिया चर के साथ रैखिक रूप से संबंधित हैं। (यह मामला था) व्याख्यात्मक चरों के बीच किसी भी तरह की मिलीभगत थी। (थोड़ी मिलीभगत थी)। मेरे मॉडल के …
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छोटे नमूनों के लिए उपयुक्त सामान्यता परीक्षण
अब तक, मैं छोटे नमूनों में सामान्यता मान्यताओं का परीक्षण करने के लिए शापिरो-विल्क सांख्यिकीय का उपयोग कर रहा हूं। क्या आप कृपया दूसरी तकनीक सुझा सकते हैं?
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पीसीए स्पेस पर एक नया वेक्टर कैसे प्रोजेक्ट करें?
प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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