Domande taggate «distributions»

Una distribuzione è una descrizione matematica delle probabilità o delle frequenze.


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Se il test t e l'ANOVA per due gruppi sono equivalenti, perché i loro presupposti non sono equivalenti?
Sono sicuro di averlo completamente avvolto intorno alla testa, ma non riesco proprio a capirlo. Il test t confronta due distribuzioni normali usando la distribuzione Z. Ecco perché c'è un'ipotesi di normalità nei DATI. ANOVA equivale alla regressione lineare con variabili fittizie e utilizza somme di quadrati, proprio come OLS. …

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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi
Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …
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Relazione empirica tra media, mediana e modalità
Per una distribuzione unimodale moderatamente distorta, abbiamo la seguente relazione empirica tra media, mediana e modalità: (Media - Modalità) ∼ 3(Media mediana)(Media - Modalità)~3(Media mediana) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} Come è stata derivata questa relazione? Karl Pearson ha tracciato migliaia di queste relazioni prima di formulare questa conclusione, …

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Statistiche dell'ordine approssimativo per normali variabili casuali
Esistono formule ben note per le statistiche degli ordini di determinate distribuzioni casuali? Soprattutto le statistiche del primo e dell'ultimo ordine di una normale variabile casuale, ma sarebbe apprezzata anche una risposta più generale. Modificare: per chiarire, sto cercando formule approssimative che possono essere valutate più o meno esplicitamente, non …

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Come posso modellare in modo efficiente la somma delle variabili casuali di Bernoulli?
YYYXiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i Sono interessato a rispondere rapidamente a domande come (dove viene fornito ).Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k)kkk Attualmente utilizzo simulazioni casuali per rispondere a tali domande. Traccio casualmente ogni X_i inXiXiX_i base alla sua pipip_i , quindi somma tutti i valori XiXiX_i per ottenere Y′Y′Y' . Ripeto questo processo alcune migliaia di volte …





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