Considera la variabile gamma random X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Esistono formule precise per media, varianza e asimmetria: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} Considera ora una variabile casuale trasformata in logY=log(X)Y=log(X)Y=\log(X) . Wikipedia fornisce formule per la media e la varianza: E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log(θ)Var[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} tramite funzioni digamma e …
Il più delle volte quando le persone parlano di trasformazioni variabili (sia per il predittore che per le variabili di risposta), discutono dei modi per trattare l'asimmetria dei dati (come la trasformazione dei log, la trasformazione di box e cox ecc.). Ciò che non sono in grado di comprendere è …
Ho campioni di un set di dati altamente distorto (che assomiglia a una distribuzione esponenziale) sulla partecipazione degli utenti (ad esempio: numero di post), che hanno dimensioni diverse (ma non meno di 200) e voglio confrontare la loro media. Per questo, sto usando t-test non accoppiati a due campioni (e …
Sono interessato a scoprire un metodo per generare dati correlati, non normali. Quindi idealmente una sorta di distribuzione che accetta una matrice di covarianza (o correlazione) come parametro e genera dati che lo approssimano. Ma ecco il trucco: il metodo che sto cercando di trovare dovrebbe avere la flessibilità di …
Spesso i testi statistici introduttivi applicati distinguono la media dalla mediana (spesso nel contesto delle statistiche descrittive e motivando la sintesi della tendenza centrale usando la media, la mediana e la modalità) spiegando che la media è sensibile ai valori anomali nei dati campione e / o a distribuzioni demografiche …
Supponiamo che io abbia una variabile la cui distribuzione è inclinata positivamente a un livello molto alto, in modo tale che prendere il registro non sarà sufficiente per portarlo entro l'intervallo di asimmetria per una distribuzione normale. Quali sono le mie opzioni a questo punto? Cosa posso fare per trasformare …
Esiste una tale formula? Dato un insieme di dati per i quali la media, la varianza, l'asimmetria e la curtosi sono note o che possono essere misurate, esiste una singola formula che può essere utilizzata per calcolare la densità di probabilità di un valore che si presume provenga dai dati …
Qualcuno può fornire un'intuizione sul perché i momenti più alti di una distribuzione di probabilità , come il terzo e il quarto momento, corrispondano rispettivamente all'asimmetria e alla curtosi? In particolare, perché la deviazione rispetto alla media elevata alla terza o quarta potenza finisce per tradursi in una misura di …
Ho questa domanda: come pensi che sia la distribuzione del tempo trascorso al giorno su YouTube? La mia risposta è che probabilmente è normalmente distribuito e molto inclinato. Mi aspetto che esista una modalità in cui la maggior parte degli utenti trascorre un po 'di tempo medio e quindi una …
Modelli statistici lineari applicati di Kutner et al. afferma quanto segue in merito alle deviazioni dall'assunzione della normalità dei modelli ANOVA: la curtosi della distribuzione dell'errore (più o meno al di sopra di una distribuzione normale) è più importante dell'asimmetria della distribuzione in termini di effetti sulle inferenze . Sono …
Tipicamente, quando si incontrano misure di risultato continue ma distorte in un disegno longitudinale (diciamo, con un effetto tra soggetti) l'approccio comune è quello di trasformare il risultato in normalità. Se la situazione è estrema, come nel caso delle osservazioni troncate, si potrebbe essere fantasiosi e utilizzare un modello di …
Sono curioso di sapere la nomenclatura: perché l'asimmetria di sinistra viene definita obliqua negativamente e l'inclinazione di destra viene definita obliqua?
Voglio sapere che cosa è la gamma dei valori di asimmetria e curtosi per i quali i dati sono considerati essere distribuito normalmente. Ho letto molti argomenti e soprattutto ho avuto risposte confuse. Alcuni sostengono che l'asimmetria e per la curtosi sia un intervallo accettabile per la distribuzione normale. Alcuni …
Vorrei descrivere il "picco" e la "pesantezza" della coda di diverse funzioni di densità di probabilità distorte. Le caratteristiche che voglio descrivere, sarebbero chiamate "kurtosi"? Ho visto solo la parola "curtosi" usata per distribuzioni simmetriche?
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