প্রশ্ন ট্যাগ «t-distribution»

এই প্রশ্নটি এখানে মার্তিজানের উত্তর দ্বারা অনুপ্রাণিত । ধরা যাক আমরা একটি প্যারামিটার পরিবারের জন্য বাইনোমিয়াল বা পোইসন মডেলের মতো একটি জিএলএম ফিট করি এবং এটি একটি সম্পূর্ণ সম্ভাবনা পদ্ধতি (কাসিপোসাইসনের বিপরীতে)। তারপরে, প্রকরণটি গড়ের একটি ক্রিয়া of দ্বিপদী সহ: এবং পোইসন ।var [ এক্স] = ই[ এক্স] ই[ 1 …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

যাক হতে কোনো সংজ্ঞায়িত গড় সঙ্গে বন্টন এবং স্ট্যানডার্ড ডেভিয়েশন । কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা উপপাদ্যটি বলে যে distribution বিতরণকে একটি আদর্শ সাধারণ বিতরণে রূপান্তর করে। যদি আমরা sample নমুনা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা প্রতিস্থাপন করি তবে এমন কোনও উপপাদ রয়েছে যা distribution বিতরণে টি-বিতরণে রূপান্তর করে? যেহেতু বড়XXXμμ\muσσ\sigman−−√X¯−μσnX¯−μσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSSn−−√X¯−μSnX¯−μS …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

নন-সেন্ট্রালটি প্যারামিটার দিয়ে নন-সেন্ট্রাল টি বিতরণের মধ্যস্থতাটি কী ? এটি একটি হতাশ প্রশ্ন হতে পারে কারণ সিডিএফ অসীম অঙ্ক হিসাবে প্রকাশিত হয় এবং আমি বিপরীত সিডিএফ ফাংশন সম্পর্কে কোনও তথ্য পাই না।δ≠ 0δ≠0\delta \ne 0

10 distributions  median  non-central  t-distribution 

আমার বক্তৃতার নোটগুলিতে বলা হয়েছে, টি-ডিস্ট্রিবিউশনের মতো দেখতে সাধারণ লাগে, যদিও কিছুটা ভারী লেজ থাকে। কেন জানি এটি সাধারণ দেখায় (কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের কারণে)। তবে গাণিতিকভাবে কীভাবে প্রমাণ করতে হয় যে এটি সাধারণ বিতরণের চেয়ে ভারী লেজ রয়েছে এবং এটি যদি সাধারণ বিতরণের চেয়ে কতটা ভারী measure

10 normal-distribution  t-distribution  heavy-tailed