Pertanyaan yang diberi tag «central-limit-theorem»

Dalam beberapa konteks yang berbeda kami menggunakan teorema batas pusat untuk membenarkan metode statistik apa pun yang ingin kami adopsi (misalnya, perkiraan distribusi binomial dengan distribusi normal). Saya memahami detail teknis mengapa teorema itu benar tetapi baru saja saya sadar bahwa saya tidak benar-benar memahami intuisi di balik teorema limit …

144 intuition  central-limit-theorem 

Dulu saya belajar bahwa distribusi normal diperlukan untuk menggunakan dua sampel T-test. Hari ini seorang kolega memberi tahu saya bahwa dia tahu bahwa untuk N> 50 distribusi normal tidak diperlukan. Benarkah itu? Jika benar apakah itu karena teorema limit pusat?

77 normal-distribution  t-test  central-limit-theorem 

Jika saya menghitung median dari jumlah pengamatan yang cukup besar yang diambil dari distribusi yang sama, apakah teorema limit pusat menyatakan bahwa distribusi median akan mendekati distribusi normal? Pemahaman saya adalah bahwa ini benar dengan menggunakan sejumlah besar sampel, tetapi apakah itu juga berlaku untuk median? Jika tidak, apa distribusi …

55 normal-distribution  mathematical-statistics  sampling  median  central-limit-theorem 

Baru-baru ini saya belajar tentang metode Fisher untuk menggabungkan nilai-p. Ini didasarkan pada fakta bahwa nilai-p di bawah nol mengikuti distribusi yang seragam, dan bahwa yang menurut saya jenius. Tetapi pertanyaan saya adalah mengapa pergi dengan cara berbelit-belit ini? dan mengapa tidak (apa yang salah dengan) hanya menggunakan nilai rata-rata …

44 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  central-limit-theorem  combining-p-values 

Saya telah membaca / mendengar berkali-kali bahwa ukuran sampel setidaknya 30 unit dianggap sebagai "sampel besar" (asumsi normalitas sarana biasanya kira-kira berlaku karena CLT, ...). Karena itu, dalam percobaan saya, saya biasanya menghasilkan sampel sebanyak 30 unit. Bisakah Anda memberi saya beberapa referensi yang harus dikutip ketika menggunakan ukuran sampel …

41 references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb 

Saya sudah lama bertanya-tanya tentang yang ini; Saya merasa sedikit aneh betapa tiba-tiba itu terjadi. Pada dasarnya, mengapa kita hanya perlu tiga seragam untuk untuk memuluskan seperti itu? Dan mengapa smoothing-out terjadi begitu cepat?ZnZnZ_n Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (gambar dicuri tanpa malu-malu dari blog John D. Cook: http://www.johndcook.com/blog/2009/02/12/sums-of-uniform-random-values/ ) Mengapa …

40 normal-distribution  mathematical-statistics  uniform  central-limit-theorem 

Berikut adalah artikel di NY kali disebut "Apple berhadapan dengan hukum sejumlah besar" . Ia mencoba menjelaskan kenaikan harga saham Apple menggunakan hukum angka besar. Kesalahan statistik (atau matematika) apa yang dilakukan oleh artikel ini?

39 probability  central-limit-theorem  law-of-large-numbers  statistics-in-media 

Versi yang sangat sederhana dari teorema terbatas pusat seperti di bawah ini yang merupakan Lindeberg-Lévy CLT. Saya tidak mengerti mengapa ada di sebelah kiri. Dan Lyapunov CLT mengatakan tetapi mengapa bukan ? Adakah yang bisa memberitahu saya apa saja faktor-faktor ini, seperti dan ? bagaimana kita mendapatkannya di teorema?n−−√((1n∑i=1nXi)−μ) →d …

36 central-limit-theorem  intuition 

Ayah saya adalah penggemar matematika, tetapi tidak terlalu tertarik pada statistik. Akan rapi untuk mencoba mengilustrasikan beberapa bit statistik yang indah, dan CLT adalah kandidat utama. Bagaimana Anda menyampaikan keindahan matematika dan dampak teorema limit pusat kepada non-ahli statistik?

33 theory  central-limit-theorem 

Wikipedia mengatakan - Dalam teori probabilitas, teorema limit pusat (CLT) menetapkan bahwa, dalam sebagian besar situasi , ketika variabel acak independen ditambahkan, jumlah normalnya yang normal cenderung mengarah ke distribusi normal (secara informal merupakan "kurva lonceng") bahkan jika variabel asli sendiri tidak terdistribusi normal ... Ketika dikatakan "dalam kebanyakan situasi", …

32 probability  mathematical-statistics  normal-distribution  central-limit-theorem 

Apakah mungkin untuk menguji ketelitian (atau keberadaan) dari varians dari variabel acak yang diberikan sampel? Sebagai nol, {varians ada dan terbatas} atau {varians tidak ada / tidak terbatas} akan diterima. Secara filosofis (dan komputasi), ini tampak sangat aneh karena seharusnya tidak ada perbedaan antara populasi tanpa varian terbatas, dan populasi …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

Saya baru saja menemukan makalah ini , yang menjelaskan bagaimana menghitung pengulangan (alias reliabilitas, alias korelasi intraclass) dari pengukuran melalui pemodelan efek campuran. Kode R adalah: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Katakanlah saya memiliki nomor berikut: 4,3,5,6,5,3,4,2,5,4,3,6,5 Saya sampel beberapa dari mereka, katakanlah, 5 dari mereka, dan menghitung jumlah 5 sampel. Kemudian saya ulangi berulang-ulang untuk mendapatkan banyak jumlah, dan saya plot nilai-nilai penjumlahan dalam histogram, yang akan menjadi Gaussian karena Teorema Limit Pusat. Tetapi ketika mereka mengikuti angka, saya hanya …

21 central-limit-theorem 

Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA. Haruskah komponen utama dalam matriks ini disusun dalam baris …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Salah satu metode naif untuk mendekati distribusi normal adalah dengan menambahkan bersama-sama mungkin variabel acak IID yang terdistribusi secara seragam pada , kemudian masuk kembali dan skala, bergantung pada Teorema Batas Pusat. ( Catatan : Ada metode yang lebih akurat seperti transformasi Box-Muller .) Jumlah variabel acak IID dikenal sebagai …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation