Domande taggate «normal-distribution»

La distribuzione normale, o gaussiana, ha una funzione di densità che è una curva simmetrica a forma di campana. È una delle distribuzioni più importanti in statistica. Utilizzare il tag [normality] per chiedere informazioni sui test per la normalità.

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C'è una spiegazione del perché ci sono così tanti fenomeni naturali che seguono la normale distribuzione?
Penso che questo sia un argomento affascinante e non lo capisco del tutto. Quale legge della fisica fa in modo che così tanti fenomeni naturali abbiano una distribuzione normale? Sembrerebbe più intuitivo che avrebbero una distribuzione uniforme. È così difficile per me capire questo e sento che mi mancano alcune …
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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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In che modo la distribuzione di Poisson è diversa dalla distribuzione normale?
Ho generato un vettore che ha una distribuzione di Poisson, come segue: x = rpois(1000,10) Se faccio un istogramma usando hist(x), la distribuzione appare come una normale distribuzione a forma di campana. Tuttavia, un test di Kolmogorov-Smirnoff che utilizza ks.test(x, 'pnorm',10,3)afferma che la distribuzione è significativamente diversa da una distribuzione …
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R: Random Forest lancia NaN / Inf nell'errore di "richiamo della funzione esterna" nonostante nessuna NaN nel set di dati [chiuso]
Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Sto usando il cursore per eseguire una foresta casuale convalidata in modo incrociato su un set di …
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Rumore bianco nelle statistiche
Vedo spesso il termine rumore bianco che appare quando leggo su diversi modelli statistici. Devo tuttavia ammettere che non sono completamente sicuro di cosa significhi. Di solito è abbreviato come WN( 0 , σ2)WN(0,σ2)WN(0,σ^2) . Significa che è normalmente distribuito o potrebbe seguire qualsiasi distribuzione?
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Perché l'errore quadratico medio è l'entropia incrociata tra la distribuzione empirica e un modello gaussiano?
Nel 5.5, Deep Learning (di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville), lo afferma Qualsiasi perdita consistente in una probabilità logaritmica negativa è una entropia incrociata tra la distribuzione empirica definita dal set di addestramento e la distribuzione di probabilità definita dal modello. Ad esempio, l'errore quadratico medio è l'entropia …
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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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