Se XXX é distribuído N(μX,σ2X)N(μX,σX2)N(\mu_X, \sigma^2_X) , YYY é distribuído N(μY,σ2Y)N(μY,σY2)N(\mu_Y, \sigma^2_Y) e Z=X+YZ=X+YZ = X + Y , eu sei que ZZZ é distribuído N(μX+μY,σ2X+σ2Y)N(μX+μY,σX2+σY2)N(\mu_X + \mu_Y, \sigma^2_X + \sigma^2_Y) se X e Y forem independentes. Mas o que...
Eu nunca tive um curso de estatística, então espero estar perguntando no lugar certo aqui. Suponha que eu tenha apenas dois dados descrevendo uma distribuição normal: a média e a variação . Eu quero usar um computador para amostrar aleatoriamente essa distribuição, de modo que eu respeite essas...
Esta é provavelmente uma pergunta amadora, mas estou interessado em como os cientistas criaram a forma da função de densidade de probabilidade de distribuição normal? Basicamente, o que me incomoda é que, para alguém, talvez seja mais intuitivo que a função de probabilidade dos dados normalmente...
Digamos que tenho densidade normal multivariada . Eu quero obter o segundo derivado (parcial) wrt . Não sei como obter derivada de uma matriz.N( μ , Σ )N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu O Wiki diz que pegue o elemento derivado por elemento dentro da matriz. Estou trabalhando com a aproximação de Laplace...
Esse problema parece elevar sua cabeça feia o tempo todo, e estou tentando decapitá-lo para meu próprio entendimento de estatística (e sanidade!). As suposições dos modelos lineares gerais (teste t, ANOVA, regressão etc.) incluem a "suposição de normalidade", mas descobri que isso raramente é...
A Wikipedia diz - Na teoria da probabilidade, o teorema do limite central (CLT) estabelece que, na maioria das situações , quando variáveis aleatórias independentes são adicionadas, sua soma adequadamente normalizada tende a uma distribuição normal (informalmente uma "curva de sino"), mesmo...
De acordo com este artigo muito interessante na Revista Quanta: "Uma prova de longa data, encontrada e quase perdida" , - foi provado que, dado um vetor com uma variável multivariada Distribuição gaussiana e com os intervalos centrados em torno das médias dos componentes correspondentes de , entãoI...
Em este post no blog de Andrew Gelman, há a seguinte passagem: Os modelos bayesianos de 50 anos atrás parecem irremediavelmente simples (exceto, é claro, por problemas simples), e espero que os modelos bayesianos de hoje pareçam irremediavelmente simples, daqui a 50 anos. (Apenas para um exemplo...
Como posso gerar manualmente um número aleatório a partir de uma determinada distribuição, como por exemplo, 10 realizações da distribuição normal
Estou procurando uma distribuição em que a densidade de probabilidade diminua rapidamente após algum ponto da média ou, em minhas próprias palavras, uma "distribuição em forma de platô". Algo entre o gaussiano e o
Penso que este é um tópico fascinante e não o compreendo completamente. Que lei da física faz para que tantos fenômenos naturais tenham distribuição normal? Parece mais intuitivo que eles teriam distribuição uniforme. É tão difícil para mim entender isso e sinto que estou perdendo algumas...
Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf...
Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
Eu gerei um vetor que tem uma distribuição Poisson, da seguinte maneira: x = rpois(1000,10) Se eu fizer um histograma usando hist(x), a distribuição parecerá uma familiar distribuição normal em forma de sino. No entanto, o teste de Kolmogorov-Smirnoff ks.test(x, 'pnorm',10,3)diz que a...
Estou trabalhando com duas distribuições normais independentes e , com médias e e variações e .XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y Eu sou interessado na distribuição do seu rácio . Nem nem têm uma média de zero, então não é distribuído como um...
Em 5.5, Deep Learning (de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville), afirma que Qualquer perda que consiste em uma probabilidade logarítmica negativa é uma entropia cruzada entre a distribuição empírica definida pelo conjunto de treinamento e a distribuição de probabilidade definida pelo...
Costumo ver o termo ruído branco aparecendo ao ler sobre diferentes modelos estatísticos. No entanto, devo admitir que não tenho muita certeza do que isso significa. Geralmente é abreviado como WN(0,σ2)WN(0,σ2)WN(0,σ^2) . Isso significa que é normalmente distribuído ou poderia seguir alguma...
Eu sou um estudante de graduação desenvolvendo um interesse por estatística. Gosto muito do material, mas às vezes tenho dificuldade em pensar em aplicações para a vida real. Especificamente, minha pergunta é sobre distribuições estatísticas comumente usadas (normal - beta-gama etc.). Acho que, em...
Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...
Na regressão linear, presume-se que cada valor previsto tenha sido escolhido a partir de uma distribuição normal de valores possíveis. Ver abaixo. Mas por que se supõe que cada valor previsto provém de uma distribuição normal? Como a regressão linear usa essa suposição? E se os valores possíveis...