প্রশ্ন ট্যাগ «normal-distribution»

আমার একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল যেখানে একটি সাধারণ বিতরণ করা হয় । আমি এবং সম্পর্কে কী বলতে পারি ? একটি আনুমানিক খুব সহায়ক হবে।এন ( μ , σ 2 ) ই ( এক্স ) ভি এ আর ( এক্স )X(a)=log(a)X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a)N(μ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2)E(X)E(X)E(X)Var(X)Var(X)Var(X)

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm 

আমার কাছে কিছু তথ্য রয়েছে যা প্রায় সাধারণ বনামের অবশিষ্টাংশের গ্রাফ প্লট করা থেকে দেখায় তবে আমি নিশ্চিত হতে চাই। আমি কীভাবে ত্রুটির অবশিষ্টাংশগুলির স্বাভাবিকতার জন্য পরীক্ষা করতে পারি?

20 hypothesis-testing  normal-distribution  assumptions 

একটি সাধারণ বিতরণ প্রায় অনুমানের জন্য একটি সহজ পদ্ধতি হ'ল একসাথে যোগ করা আইআইডি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি সমানভাবে বিতরণ করা হয় , তারপরে রিসেটার এবং পুনরুদ্ধার করা হয়, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটির উপর নির্ভর করে। ( পার্শ্ব দ্রষ্টব্য : বাক্স – মুলার ট্রান্সফর্মের মতো আরও সঠিক পদ্ধতি রয়েছে )) আইআইডি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

স্বজ্ঞাতভাবে, গড়টি কেবল পর্যবেক্ষণের গড়। এই পর্যবেক্ষণগুলি গড় থেকে কতটা পৃথক। আমি জানতে চাই কেন বৈকল্পিকের বিপরীতটি যথার্থ হিসাবে পরিচিত। এ থেকে আমরা কোন স্বজ্ঞাততা তৈরি করতে পারি? এবং কেন যথার্থ ম্যাট্রিক্স মাল্টিভারিয়েট (সাধারণ) বিতরণে কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের মতো দরকারী? অন্তর্দৃষ্টি দয়া করে?

20 normal-distribution  multivariate-analysis  terminology  intuition 

ব্যাকগ্রাউন্ড: আমি অনুমানের পরীক্ষার বিষয়ে সহকর্মীদের কাছে একটি উপস্থাপনা দিচ্ছি এবং এর বেশিরভাগটি ভাল করে বুঝতে পারি তবে এর মধ্যে একটি দিক রয়েছে যে আমি নিজেকে গিঁটে বেঁধে রাখার চেষ্টা করছি এবং এটি অন্যকে বোঝানোর চেষ্টা করছি। আমি মনে করি এটিই আমি জানি (ভুল হলে দয়া করে সংশোধন করুন!) পরিসংখ্যানগুলি …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

qqnorm()আর ফাংশন একটি স্বাভাবিক কিউকিউ-চক্রান্ত উত্পাদন করে এবং qqline()একটি লাইন যা প্রথম এবং তৃতীয় ক্যুয়ারটাইলস মাধ্যমে প্রেরণ করা যোগ করা হয়েছে। এই লাইনের উত্স কী? স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করা কি সহায়ক? এটি ক্লাসিকাল লাইন নয় (তির্যক সম্ভবত লিনিয়ার স্কেলিংয়ের পরে)।Y= এক্সY=এক্সy=x এখানে একটি উদাহরণ। প্রথমে আমি এর তাত্ত্বিক বিতরণ ফাংশনটির সাথে …

20 r  normal-distribution  qq-plot 

প্রসঙ্গ মাল্টিভিয়ারেট গাউসিয়ান প্রায়শই মেশিন লার্নিংয়ে উপস্থিত হয় এবং নিম্নলিখিত ফলাফলগুলি অনেক এমএল বই এবং কোর্সগুলিতে ব্যয় ছাড়াই ব্যবহৃত হয়। একটি ম্যাট্রিক্স আকারে দেওয়া তথ্য এর মাত্রা , যদি আমরা ধরে নিই যে তথ্য একটি অনুসরণ -variate গসিয়ান পরামিতি সঙ্গে বন্টন গড় ( ) এবং সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স ( ) সর্বাধিক …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

আমি পরিসংখ্যান (ফ্রিম্যান, পিসানী, পার্ভস) বইটি পড়ছি এবং আমি এমন একটি উদাহরণ পুনরুত্পাদন করার চেষ্টা করছি যেখানে একটি মুদ্রা নিক্ষেপ করা হয় যেখানে 50 বার বলা হয়, মাথার সংখ্যাটি গণনা করা হয় এবং এটি 1000 বার বলা হয় is প্রথমত, আমি টসসের সংখ্যা (নমুনা আকার) 1000 এ রেখেছি এবং পুনরাবৃত্তিগুলি …

19 normal-distribution  central-limit-theorem  normal-approximation 

কার্টেসিয়ান x,yx,yx,y স্থানাংকগুলিকে এলোমেলো বিন্দুর (x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) । সুতরাং, ব্যাসার্ধ, ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2} ,এরপিডিএফদ্বারাহিসাবে অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়নি।ρρ\rho তবুও আমি আশা করব θ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta = \arctan{\frac{y}{x}} প্রায় অভিন্ন হতে, প্রান্তে 4 টি বাম ওভারের কারণে শিল্পকর্মগুলি বাদ দিয়ে: নীচে θ এবং ρ এর গ্রাফিকালি গণিত সম্ভাবনা …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform 

যদি আমাদের কাছে 2 টি সাধারণ, আনঅর্কিলিটেড এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি তবে আমরা সূত্রটি সহ 2 টি সম্পর্কযুক্ত র্যান্ডম ভেরিয়েবল তৈরি করতে পারিX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 এবং তারপর YYY একটি পারস্পরিক সম্পর্ক থাকবে ρρ\rho সঙ্গে X1X1X_1 । এই সূত্রটি কোথা থেকে এসেছে কেউ ব্যাখ্যা করতে পারেন?

19 correlation  normal-distribution  covariance 

রিটার্নগুলি নেতিবাচক হতে পারে, যদিও দামগুলি ইতিবাচক হওয়া উচিত ব্যতীত, লগকে সাধারণ বিতরণ হিসাবে স্টকের দামগুলি মডেলিংয়ের পিছনে অন্য কোনও কারণ আছে তবে সাধারণ বন্টন হিসাবে স্টক রিটার্নকে মডেলিং করে?

19 normal-distribution  lognormal  finance 

এমন কিছু উপপাদ কী কী যা ব্যাখ্যা করতে পারে (অর্থাত্ জেনারেটালি) কেন বাস্তব-বিশ্বের ডেটাগুলি সাধারণত বিতরণের আশা করা যেতে পারে? আমি জানি যে দুটি আছে: কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (অবশ্যই), যা আমাদেরকে জানিয়েছে যে গড় এবং বৈচিত্রের সাথে বিভিন্ন স্বতন্ত্র এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলির যোগফল (এমনকি যখন তারা স্বতন্ত্রভাবে বিতরণ করা হয় না) …

19 normal-distribution  central-limit-theorem 

আমার ক্যালকুলাস ক্লাসে, আমরা , বা "বেল কার্ভ" ফাংশনটির মুখোমুখি হয়েছি এবং আমাকে বলা হয়েছিল যে এটিতে পরিসংখ্যানগুলিতে প্রায়শই প্রয়োগ হয়।e−x2e−x2e^{-x^2} কৌতূহলের বাইরে আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই: the ফাংশনটি কি পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে সত্যই গুরুত্বপূর্ণ? যদি তাই হয় তবে এটি about সম্পর্কে কী এটি কার্যকর করে তোলে এবং এর কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন …

19 normal-distribution 

উইকিপিডিয়া অনুসারে, আমি বুঝতে পারি যে টি-বিতরণ হ'ল টি-মানের নমুনা বন্টন যখন নমুনাগুলি সাধারণভাবে বিতরণ করা জনগোষ্ঠীর আইড পর্যবেক্ষণ হয়। যাইহোক, আমি স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে পারি না যে এর কারণে কেন টি-বিতরণের আকারটি চর্বিযুক্ত লেজ থেকে প্রায় পুরোপুরি স্বাভাবিক হয়ে যায়। আমি পেয়েছি আপনি যদি কোনও সাধারণ বিতরণ থেকে নমুনা নিচ্ছেন …

19 normal-distribution  t-distribution 

একটি গবেষণাপত্র পর্যালোচনা করে, লেখকরা বলেছিলেন, "স্বাভাবিকতার পূর্বশর্ত অনুমানকে মেটাতে টি পরীক্ষা করার আগে প্রাকৃতিক লোগারিদম ব্যবহার করে ক্রমাগত বিতরণ প্রদর্শনকারী ক্রমাগত ফলাফলের পরিবর্তনগুলি পরিবর্তন করা হয়েছিল।" অ-স্বাভাবিক তথ্য বিশ্লেষণ করার কি এটি একটি গ্রহণযোগ্য উপায়, বিশেষত যদি অন্তর্নিহিত বিতরণ অগত্যা লগমনরমাল না হয়? এটি খুব বোকা প্রশ্ন হতে পারে, …

19 normal-distribution  data-transformation  t-test  lognormal