¿Cuál es la diferencia entre hacer una regresión lineal con una función de base radial gaussiana (RBF) y hacer una regresión lineal con un núcleo
Tengo una pregunta para principiantes con respecto al Teorema del límite central (CLT): Soy consciente de que el CLT establece que una media de las variables aleatorias iid está distribuida aproximadamente de manera normal (para , donde es el índice de los sumandos) o la variable aleatoria...
¿Cómo hacemos para calcular un posterior con un N ~ anterior (a, b) después de observar n puntos de datos? Supongo que tenemos que calcular la media muestral y la varianza de los puntos de datos y hacer algún tipo de cálculo que combine lo posterior con lo anterior, pero no estoy muy seguro de cómo...
Necesito generar números aleatorios siguiendo la distribución Normal dentro del intervalo . (Estoy trabajando en R.)(a,b)(a,b)(a,b) Sé que la función rnorm(n,mean,sd)generará números aleatorios siguiendo la distribución normal, pero ¿cómo establecer los límites de intervalo dentro de eso? ¿Hay...
Los cursos de estadística básica a menudo sugieren usar una distribución normal para estimar la media de un parámetro de población cuando el tamaño de la muestra n es grande (generalmente más de 30 o 50). La distribución T de Student se usa para tamaños de muestra más pequeños para tener en cuenta...
Me pregunto cuál es la diferencia entre la distribución normal estándar multivariada y la cópula gaussiana, ya que cuando miro la función de densidad me parecen iguales. Mi problema es por qué se introduce la cópula gaussiana o qué beneficio genera la cópula gaussiana o cuál es su superioridad...
¿Cuál es el pdf del producto de dos variables aleatorias independientes X e Y, si X e Y son independientes? X es normal distribuido e Y es chi-cuadrado distribuido. Z = XY si tiene una distribución normal e tiene distribución Chi-cuadrado con grado de libertad whre u (y) es la función de paso...
Tengo observaciones emparejadas ( , ) extraídas de una distribución desconocida común, que tiene un primer y segundo momentos finitos, y es simétrica alrededor de la media.NNNXiXiX_iYiYiY_i Sea la desviación estándar de (incondicional en ), y lo mismo para Y. Me gustaría probar la hipótesis...
Si tengo dos variables aleatorias independientes normalmente distribuidas e con medias y y desviaciones estándar y y descubro que , entonces (suponiendo que no haya cometido ningún error) la distribución condicional de e dado también se distribuyen normalmente con medias y desviación estándar Y...
Aprendí que la distribución normal estándar es única porque la media y la varianza se fijan en 0 y 1 respectivamente. Por este hecho, me pregunto si dos variables aleatorias estándar deben ser
Me gustaría dibujar una muestra x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right) . Wikipedia sugiere usar una descomposición de Cholesky o Eigen , es decir, Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T o Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} =...
Supongamos que tengo dos distribuciones marginales univariadas, digamos FFF y GGG , que puedo simular. Ahora, construya su distribución conjunta usando una cópula gaussiana , denotada C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Todos los parámetros son conocidos. ¿Existe algún método que no sea MCMC para...
Deje denotar la mediana y deje que denote la media de una muestra aleatoria de tamaño de una distribución que es N (\ mu, \ sigma ^ 2) . ¿Cómo puedo calcular E (Y | \ bar {X} = \ bar {x})
¿Cuál fue la primera derivación de la distribución normal? ¿Puede reproducir esa derivación y también explicarla dentro de su contexto histórico? ? Quiero decir, si la humanidad se olvidara de la distribución normal, ¿cuál es la forma más probable de redescubrirla y cuál sería la derivación más...
Estoy tratando de aprender estadísticas porque encuentro que es tan frecuente que me prohíbe aprender algunas cosas si no las entiendo correctamente. Tengo problemas para entender esta noción de una distribución de muestreo de las medias muestrales. No puedo entender la forma en que algunos libros...
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...
Para simular una distribución normal a partir de un conjunto de variables uniformes, existen varias técnicas: El algoritmo Box-Muller , en el que se toman muestras de dos variables uniformes independientes en (0,1)(0,1)(0,1) y se transforman en dos distribuciones normales estándar independientes...
La pregunta que quiero hacer es esta: ¿cómo varía la proporción de muestras dentro de 1 SD de la media de una distribución normal a medida que aumenta el número de variables? (Casi) todos saben que en una distribución normal unidimensional, el 68% de las muestras se pueden encontrar dentro de 1...
Recientemente compré un recurso de entrevista de ciencia de datos en el que una de las preguntas de probabilidad era la siguiente: Dados sorteos de una distribución normal con parámetros conocidos, ¿cómo puede simular sorteos de una distribución uniforme? Mi proceso de pensamiento original fue...
El enfoque común para estimar los parámetros de una distribución normal es usar la media y la desviación / varianza estándar de la muestra. Sin embargo, si hay algunos valores atípicos, la mediana y la desviación media de la mediana deberían ser mucho más robustas, ¿verdad? En algunos conjuntos...