normality-assumption पर टैग किए गए जवाब

मैं यह नहीं जानना चाहता कि क्या प्रकृति में कुछ घटनाओं का सामान्य वितरण है, लेकिन क्या हम कहीं न कहीं सामान्य वक्र का आकार देख सकते हैं क्योंकि हम इसे गैल्टन बॉक्स में उदाहरण के लिए देख सकते हैं। विकिपीडिया के इस आंकड़े को देखें । ध्यान दें कि …

20 distributions  normality-assumption 

मैं एक एल्गोरिथ्म है कि तथ्य यह है कि टिप्पणियों पर निर्भर करता है पर काम कर रहा हूँ एस सामान्य रूप से वितरित कर रहे हैं, और मैं अनुभव इस धारणा को एल्गोरिथ्म की मजबूती का परीक्षण करना चाहते हैं।YYY ऐसा करने के लिए, मैं परिवर्तनों का एक क्रम …

20 data-transformation  normality-assumption  skewness  kurtosis 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

कुछ पुस्तकें केंद्रीय सीमा प्रमेय के लिए 30 या अधिक आकार का एक नमूना आकार बताती हैं, जो कि लिए एक अच्छा सन्निकटन । X¯X¯\bar{X} मुझे पता है कि यह सभी वितरणों के लिए पर्याप्त नहीं है। मैं वितरण के कुछ उदाहरणों को देखना चाहता हूं, जहां एक बड़े नमूना …

19 mean  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem 

मैं सभी जैविक विवरणों और प्रयोगों को समाप्त करूँगा और केवल समस्या को हल करूँगा और जो मैंने सांख्यिकीय रूप से किया है। मैं जानना चाहूंगा कि क्या यह सही है, और यदि नहीं, तो कैसे आगे बढ़ें। यदि डेटा (या मेरी व्याख्या) पर्याप्त स्पष्ट नहीं है, तो मैं संपादन …

19 hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem 

एक बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट के लिए एक की मानक परिभाषा की सीमा के बाहर के बिंदु हैं , जहां और पहला चतुर्थक और डेटा की तीसरी चतुर्थांश है।{Q1−1.5IQR,Q3+1.5IQR}{Q1−1.5IQR,Q3+1.5IQR}\left\{Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR\right\}IQR=Q3−Q1IQR=Q3−Q1IQR= Q3-Q1Q1Q1Q1Q3Q3Q3 इस परिभाषा का आधार क्या है? बड़ी संख्या में अंकों के साथ, यहां तक ​​कि एक पूरी तरह से सामान्य …

17 outliers  normality-assumption  qq-plot  boxplot 

मुझे आश्चर्य है कि त्रुटि को मॉडलिंग करते समय हम गॉसियन धारणा का उपयोग क्यों करते हैं। में स्टैनफोर्ड एमएल पाठ्यक्रम , प्रो एनजी यह मूल रूप से वर्णन करता है दो तरीकों से: यह गणितीय रूप से सुविधाजनक है। (यह लिस्ट स्क्वेयर फिटिंग से संबंधित है और स्यूडोइनवर्स से …

17 regression  normality-assumption  pac-learning 

सामान्य वितरण की धारणा के प्रति F -est सबसे भिन्न क्यों है , यहां तक ​​कि बड़े लिए भी संवेदनशील नहीं है ?NNN मैंने वेब पर खोज करने का प्रयास किया और लाइब्रेरी का दौरा किया, लेकिन इसमें से किसी ने भी कोई अच्छा जवाब नहीं दिया। यह कहता है …

16 normality-assumption  f-test 

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 

मैं दोहराया उपायों एनोवा में सामान्यता धारणा के बारे में उलझन में हूं। विशेष रूप से, मैं सोच रहा हूं कि वास्तव में किस तरह की सामान्यता को संतुष्ट किया जाना चाहिए। साहित्य और सीवी पर उत्तरों को पढ़ने में, मुझे इस धारणा के तीन अलग-अलग शब्द मिले। प्रत्येक (दोहराया) …

15 anova  repeated-measures  assumptions  normality-assumption 

मैं एक Shapiro Wilk W परीक्षण करना चाहता हूँ और Kolmogorov-Smirnov परीक्षण एक रेखीय मॉडल के अवशिष्ट पर सामान्यता की जाँच करने के लिए। मैं बस सोच रहा था कि इसके लिए कौन से अवशिष्ट का उपयोग किया जाना चाहिए - कच्चे अवशिष्ट, पियर्सन अवशिष्ट, छात्र अवशिष्ट या मानकीकृत अवशिष्ट? …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

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कुटनेर एट अल द्वारा लागू रैखिक सांख्यिकीय मॉडल। एनोवा मॉडल की सामान्यता धारणा से निम्नलिखित प्रस्थान के बारे में बताता है: त्रुटि वितरण का कुर्तोसिस (या तो सामान्य वितरण की तुलना में कम या ज्यादा), इनफ़ेक्शंस पर प्रभाव के संदर्भ में वितरण की विषमता से अधिक महत्वपूर्ण है । मैं …

12 anova  normality-assumption  skewness  kurtosis 

मैं सोच रहा था कि बूटस्ट्रैप CI (और बारिक्युलर में BCa) सामान्य रूप से वितरित डेटा पर कैसा प्रदर्शन करता है। विभिन्न प्रकार के वितरणों पर उनके प्रदर्शन की जांच करने के लिए बहुत सारे काम लगते हैं, लेकिन सामान्य रूप से वितरित डेटा पर कुछ भी नहीं मिला। चूंकि …

12 confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling 

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 …

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