Digamos que eu estou calculando alturas (em cm) e os números devem ser maiores que zero. Aqui está a lista de exemplo: 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 Neste exemplo,...
Eu sei que uma soma de gaussianos é gaussiana. Então, como é diferente uma mistura de gaussianos? Quero dizer, uma mistura de gaussianos é apenas uma soma de gaussianos (onde cada gaussiano é multiplicado pelo respectivo coeficiente de mistura),
Eu tenho um grande conjunto de pontos de dados do formulário (mean, stdev). Desejo reduzir isso para uma única (melhor) média e um (espero) menor desvio padrão. É evidente que poderia simplesmente computação , no entanto, isso não leva em conta o fato de que alguns dos pontos de dados são...
P( x | y)P(x|y)P(x|y)P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x) = \frac{P(x|y)P_{prior}(y)}{\Sigma_{g \in Y} P(x|g) P_{prior}(g) }. Hence, they are generative models. Why then is it called discriminant analysis? If it is because we finally derive a...
Eu tenho tentado aprender quais distribuições usar nos GLMs e estou um pouco confuso sobre quando usar a distribuição normal. Em uma parte do meu livro, ele diz que uma distribuição normal pode ser boa para modelar as notas dos exames. Na próxima parte, ele pergunta qual distribuição seria...
Citando um artigo da Wikipedia sobre estimativa de parâmetros para um classificador ingênuo de Bayes : "uma suposição típica é que os valores contínuos associados a cada classe sejam distribuídos de acordo com uma distribuição gaussiana". Entendo que uma distribuição gaussiana é conveniente por...
Suponha que temos dois vetores de variáveis aleatórias, ambos são normais, ou seja, e . Estamos interessados na distribuição de sua combinação linear , onde A e B são matrizes, C é um vetor. Se X e Y forem independentes, Z \ sim N (A \ mu_X + B \ mu_Y + C, A \ Sigma_X A ^ T + B \ Sigma_Y B ^ T)...
Em seu blog , o físico Steve Hsu escreveu o seguinte: Supondo uma distribuição normal, existem apenas cerca de 10.000 pessoas nos EUA que atuam no + 4SD e um número semelhante na Europa, portanto essa é uma população bastante selecionada (aproximadamente, as poucas centenas de idosos do ensino...
Digamos que você tenha um conjunto de valores e deseja saber se é mais provável que eles tenham sido amostrados de uma distribuição gaussiana (normal) ou amostrados de uma distribuição lognormal? É claro que, idealmente, você saberia algo sobre a população ou sobre as fontes de erro experimental,...
Aparentemente, é o caso em que se Xi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) , então X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Já vi artigos sobre formas quadráticas arbitrárias, que sempre resultam em horríveis expressões qui-quadrado não centrais. O...
Estou tentando entender a lógica por trás do teste do qui-quadrado. O teste do qui-quadrado é . χ2é então comparado a uma distribuição qui-quadrado para descobrir um valor p.a fim de rejeitar ou não a hipótese nula. H0: as observações vêm da distribuição que usamos para criar nossos valores...
Existe uma distribuição ou posso trabalhar com outra distribuição para criar uma distribuição como essa na imagem abaixo (desculpas pelos desenhos ruins)? onde eu forneço um número (0,2, 0,5 e 0,9 nos exemplos) para onde deve estar o pico e um desvio padrão (sigma) que torna a função mais ampla...
Vamos dizer que temos uma variável aleatória com uma gama de valores delimitada por aaa e bbb , onde aaa é o valor mínimo ebbb o valor máximo. Disseram-me que, como n→∞n→∞n \to \infty , onde nnn é o tamanho da nossa amostra, a distribuição amostral da nossa amostra é uma distribuição normal. Ou...
Desenhamos NNN amostras, cada uma do tamanho nnn , independentemente de uma distribuição Normal (μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) . Das NNN amostras, escolhemos as 2 amostras que têm a maior correlação (absoluta) de Pearson entre si. Qual é o valor esperado dessa correlação? Obrigado [PS Isto não é...
Estou lendo sobre distribuições anteriores e calculei Jeffreys antes para uma amostra de variáveis aleatórias normalmente distribuídas com média e variação desconhecidas. De acordo com meus cálculos, o seguinte é válido para Jeffreys anterior: Aqui, sou a matriz de informações de Fisher.Eup ( μ...
A proporção de duas distribuições normais independentes fornece uma distribuição de Cauchy. A distribuição t é uma distribuição normal dividida por uma distribuição qui-quadrado independente. A proporção de duas distribuições qui-quadrado independentes fornece uma distribuição F. Estou procurando...
Dados gaussianos distribuídos em uma única dimensão requerem dois parâmetros para caracterizá-los (média, variância), e há rumores de que cerca de 30 amostras selecionadas aleatoriamente são geralmente suficientes para estimar esses parâmetros com confiança razoavelmente alta. Mas o que acontece...
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Basta saber se é possível encontrar o valor esperado de x se ele é normalmente distribuído, dado que está abaixo de um determinado valor (por exemplo, abaixo do valor
Eu tenho uma regressão linear que é muito boa, eu acho (é para um projeto universitário, então eu realmente não preciso ser super preciso). A questão é que, se eu traçar os resíduos versus os valores previstos, há (de acordo com meu professor) uma dica de heterocedasticidade. Mas se eu traçar o...