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...
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...
A veces he visto libros de texto que se refieren al segundo parámetro en la distribución normal como la desviación estándar y la varianza. Por ejemplo, la variable aleatoria X ~ N (0, 4). No está claro si sigma o sigma al cuadrado es igual a 4. Solo quiero averiguar la convención general que se usa...
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...
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...
La suma, resta, multiplicación y división de variables aleatorias normales están bien definidas, pero ¿qué pasa con las operaciones trigonométricas? Por ejemplo, supongamos que estoy tratando de encontrar el ángulo de una cuña triangular (modelada como un triángulo rectángulo) con los dos catheti...
Sé que esto podría ser un poco complicado, estadísticamente, pero este es mi problema. Tengo muchos datos de rango, es decir, el tamaño mínimo, máximo y de muestra de una variable. Para algunos de estos datos también tengo una media, pero no muchos. Quiero comparar estos rangos entre sí para...
Los paquetes de software para la detección de motivos de red pueden arrojar puntajes Z enormemente altos (el más alto que he visto es más de 600,000, pero los puntajes Z de más de 100 son bastante comunes). Planeo mostrar que estos puntajes Z son falsos. Las puntuaciones Z enormes corresponden a...
Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con...
En algunos tutoriales descubrí que se decía que la inicialización del peso "Xavier" (documento: Comprender la dificultad de entrenar redes neuronales de alimentación profunda ) es una forma eficiente de inicializar los pesos de las redes neuronales. Para las capas completamente conectadas, había...
Muy a menudo cuando investigo nuevos métodos y conceptos estadísticos, me encuentro con la diferencia al cuadrado (o el error al cuadrado medio, o una gran cantidad de otros epítetos). Solo como ejemplo, la r de Pearson se decide en función de la diferencia cuadrática media de la línea de regresión...
En Discovering Statistics Using SPSS de Andy Field, afirma que todas las variables tienen que ser transformadas. Sin embargo, en la publicación: "Examinando las relaciones espacialmente variables entre el uso del suelo y la calidad del agua utilizando la regresión ponderada geográficamente I:...
Supongamos que define: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) donde Φ−1Φ−1\Phi^{-1} es el inverso del CDF de la distribución normal estándar . Mi pregunta es: ¿hay una distribución simple que siga YYY , o que pueda aproximarse a YYY ? Pregunto...
Supongamos que tienes ocho corredores corriendo una carrera; la distribución de sus tiempos de ejecución individuales es Normal y cada uno tiene una media de 111111 segundos, por ejemplo. La desviación estándar del corredor uno es la más pequeña, dos la segunda más pequeña, la tercera más pequeña,...
Los modelos de mezcla gaussiana (GMM) son atractivos porque son fáciles de trabajar tanto en el análisis como en la práctica, y son capaces de modelar algunas distribuciones exóticas sin demasiada complejidad. Hay algunas propiedades analíticas que deberíamos tener que no están claras en general....
Tengo variables aleatorias X0 0, X1, ... , XnorteX0 0,X1,...,XnorteX_0,X_1,\dots,X_n . X0X0X_0 tiene una distribución normal con media μ>0μ>0\mu>0 y varianza 111 . Los X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n rvs se distribuyen normalmente con media 000 y varianza 111 . Todo es mutuamente...
El siguiente problema surgió recientemente al analizar los datos. Si la variable aleatoria X sigue una distribución normal e Y sigue una distribución χ2nχn2\chi^2_n (con n dof), ¿cómo se distribuye ? Hasta ahora se me ocurrió el pdf de : Y 2 ψ 2 n ( x )Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 +...
Noté que en la distribución Normal, la probabilidad es igual a cero, mientras que para la distribución de Poisson, no será igual a cero cuando c es un número entero no negativo.PAG( x = c )PAG(X=C)P(x=c)CCc Mi pregunta es: ¿la probabilidad de cualquier constante en la distribución normal es igual...
Tengo un gran conjunto de puntos de datos de la forma (media, stdev). Deseo reducir esto a una sola (mejor) media y una (con suerte) menor desviación estándar. Claramente podría simplemente calcular ∑datameanN∑datameanN\frac{\sum data_{mean}}{N} , sin embargo, esto no tiene en cuenta el hecho de...
Supongamos que tiene un conjunto de valores y desea saber si es más probable que se muestrearon de una distribución gaussiana (normal) o de una distribución lognormal. Por supuesto, idealmente sabría algo sobre la población o sobre las fuentes de error experimental, por lo que tendría información...