Saya mencoba memahami logika di balik uji chi-squared. Tes Chi-squared adalah . kemudian dibandingkan dengan distribusi Chi-kuadrat untuk mengetahui nilai p.untuk menolak atau tidak hipotesis nol. : pengamatan berasal dari distribusi yang kami gunakan untuk menciptakan nilai yang kami harapkan....
Saya ditanya sesuatu yang mirip dengan ini dalam wawancara hari ini. Pewawancara ingin tahu berapa probabilitas bahwa opsi at-the-money akan berakhir di-the-money ketika volatilitas cenderung tak terbatas. Saya katakan 0% karena distribusi normal yang mendasari model Black-Scholes dan hipotesis...
Saya memiliki satu set besar titik data dalam bentuk (rata-rata, stdev). Saya ingin mengurangi ini menjadi rata-rata tunggal (lebih baik), dan (mudah-mudahan) standar deviasi yang lebih kecil. Jelas aku bisa hanya menghitung , namun hal ini tidak mengambil ke account fakta bahwa beberapa titik...
Saya memiliki informasi tentang distribusi dimensi antropometrik (seperti rentang bahu) untuk anak-anak dari berbagai usia. Untuk setiap usia dan dimensi, maksud saya, standar deviasi. (Saya juga punya delapan kuantil, tetapi saya pikir saya tidak akan bisa mendapatkan yang saya inginkan dari...
Model analisis diskriminan Gaussian mempelajari dan kemudian menerapkan aturan Bayes untuk mengevaluasi Karenanya, mereka adalah model generatif. Lalu mengapa disebut analisis diskriminan? Jika itu karena kami akhirnya mendapatkan kurva diskriminan antara kelas, maka itu terjadi untuk semua model...
Dalam komentar yang mengikuti jawaban saya untuk pertanyaan terkait, Pengguna ssdecontrol dan Glen_b bertanya apakah normalitas gabungan dan diperlukan untuk menyatakan normalitas jumlah X + Y ? Normalitas sendi itu sudah cukup , tentu saja, sudah terkenal. Pertanyaan tambahan ini tidak dibahas di...
Pertanyaan ini terinspirasi dari diskusi panjang dalam komentar di sini: Bagaimana regresi linier menggunakan distribusi normal? Dalam model regresi linier biasa, untuk kesederhanaan di sini ditulis dengan hanya satu prediktor: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i...
Katakanlah saya menghitung ketinggian (dalam cm) dan angkanya harus lebih tinggi dari nol. Berikut daftar sampelnya: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 Dalam contoh ini,...
Mengutip dari artikel Wikipedia tentang estimasi parameter untuk classifier Bayes yang naif : "asumsi umum adalah bahwa nilai kontinu yang terkait dengan setiap kelas didistribusikan sesuai dengan distribusi Gaussian." Saya mengerti bahwa distribusi Gaussian nyaman untuk alasan analitis. Namun,...
Misalkan kita memiliki dua vektor variabel acak, keduanya normal, yaitu dan Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) . Kami tertarik pada distribusi kombinasi linear mereka Z = A X + B Y + C , di mana A dan B adalah matriks, C adalah vektor. Jika X dan Y bersifat independen, Z ∼ NX∼ N( μX, ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X,...
Saya sudah mencoba mempelajari distribusi mana yang akan digunakan dalam GLM, dan saya agak bingung kapan harus menggunakan distribusi normal. Di salah satu bagian dari buku teks saya, dikatakan bahwa distribusi normal bisa baik untuk pemodelan nilai ujian. Pada bagian selanjutnya, ia menanyakan...
Saya tahu bahwa sejumlah orang Gaussi adalah orang Gaussian. Jadi, bagaimana campuran dari orang-orang Gauss berbeda? Maksud saya, campuran Gaussians hanya sejumlah Gaussians (di mana masing-masing Gaussian dikalikan dengan koefisien pencampuran masing-masing)
Apakah ada distribusi atau dapatkah saya bekerja dari distribusi lain untuk membuat distribusi seperti itu pada gambar di bawah (permintaan maaf untuk gambar yang buruk)? di mana saya memberikan angka (0,2, 0,5 dan 0,9 dalam contoh) untuk di mana puncak seharusnya dan standar deviasi (sigma) yang...
Ini semacam pemikiran aneh yang saya miliki ketika meninjau beberapa statistik lama dan untuk beberapa alasan saya sepertinya tidak bisa memikirkan jawabannya. PDF kontinu memberi tahu kita kepadatan nilai pengamatan dalam rentang tertentu. Yaitu, jika X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu,\sigma^2) ,...
Katakanlah Anda memiliki seperangkat nilai, dan Anda ingin tahu apakah lebih besar kemungkinannya diambil sampelnya dari distribusi Gaussian (normal) atau sampel dari distribusi lognormal? Tentu saja, idealnya Anda akan tahu sesuatu tentang populasi atau tentang sumber kesalahan eksperimental,...
Tampaknya demikian halnya jika , makaXi∼N( 0 ,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Saya telah melihat makalah tentang bentuk kuadratik sewenang-wenang, yang selalu menghasilkan ekspresi chi-kuadrat non-sentral yang...
Saya sedang memeriksa bagian dari dataset saya yang berisi 46840 nilai ganda mulai dari 1 hingga 1690 yang dikelompokkan dalam dua grup. Untuk menganalisis perbedaan antara kelompok-kelompok ini saya mulai dengan memeriksa distribusi nilai-nilai untuk memilih tes yang tepat. Mengikuti panduan...
Hanya ingin tahu apakah mungkin untuk menemukan nilai yang diharapkan dari x jika terdistribusi secara normal, mengingat bahwa itu di bawah nilai tertentu (misalnya, di bawah nilai
Saya membaca tentang distribusi sebelumnya dan saya menghitung Jeffrey sebelumnya untuk sampel variabel acak yang terdistribusi normal dengan rerata tidak diketahui dan tidak diketahui. Menurut perhitungan saya, berikut ini berlaku untuk Jeffreys sebelumnya: Di sini, adalah matriks informasi...
Saya memiliki regresi linier yang cukup bagus, saya kira (ini untuk proyek universitas jadi saya tidak benar-benar harus super akurat). Intinya adalah, jika saya memplot residu vs nilai prediksi, ada (menurut guru saya) sedikit heteroskedastisitas. Tetapi jika saya memplot QQ-Plot dari residu,...