Domande taggate «central-limit-theorem»

Per domande sul teorema del limite centrale, che afferma: "Date determinate condizioni, la media di un numero sufficientemente ampio di iterate di variabili casuali indipendenti, ognuna con una media ben definita e una varianza ben definita, sarà distribuita approssimativamente normalmente". (Wikipedia)

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Quali riferimenti devono essere citati per supportare l'utilizzo di 30 come una dimensione del campione abbastanza grande?
Ho letto / sentito molte volte che la dimensione del campione di almeno 30 unità è considerata come "campione grande" (ipotesi di normalità dei mezzi di solito approssimativamente a causa del CLT, ...). Pertanto, nei miei esperimenti, di solito generi campioni di 30 unità. Potete per favore darmi qualche riferimento …
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Considera la somma di distribuzioni uniformi su o . Perché la cuspide nel PDF di scompare per ?
Mi sono chiesto questo per un po '; Lo trovo un po 'strano quanto bruscamente succede. Fondamentalmente, perché abbiamo bisogno di solo tre uniformi per per appianare come fa? E perché il livellamento avviene in modo relativamente rapido?ZnZnZ_n Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (immagini rubate senza vergogna dal blog di John …
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Dove si trova
Una versione molto semplice del teorema centrale limitato come di seguito n−−√((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2)n((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2) \sqrt{n}\bigg(\bigg(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i\bigg) - \mu\bigg)\ \xrightarrow{d}\ \mathcal{N}(0,\;\sigma^2) che è Lindeberg – Lévy CLT. Non capisco perché c'è unn−−√n\sqrt{n} sul lato sinistro. E Lyapunov CLT dice 1sn∑i=1n(Xi−μi) →d N(0,1)1sn∑i=1n(Xi−μi) →d N(0,1) \frac{1}{s_n} \sum_{i=1}^{n} (X_i - \mu_i) …
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Ci sono esempi di dove il teorema del limite centrale non regge?
Wikipedia dice - Nella teoria della probabilità, il teorema del limite centrale (CLT) stabilisce che, nella maggior parte dei casi , quando vengono aggiunte variabili casuali indipendenti, la loro somma correttamente normalizzata tende verso una distribuzione normale (informalmente una "curva a campana") anche se le variabili originali stesse non lo …
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Test per varianza finita?
È possibile verificare la finezza (o l'esistenza) della varianza di una variabile casuale dato un campione? Come null, {la varianza esiste ed è finita} o {la varianza non esiste / è infinita} sarebbe accettabile. Filosoficamente (e computazionalmente), questo sembra molto strano perché non ci dovrebbero essere differenze tra una popolazione …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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