직관 테스트 - 페이지 12

[ilyaa]

Mathemat >> :

문제 없습니다. 코드 베이스에 stat 함수 라이브러리가 있고 거기에 역 가우스 함수가 있으므로 필요합니다.

간단하게 밝혀졌습니다. [0;1]에 균일하게 분포된 값이 주어지면 여기에 정규 분포의 역수를 적용합니다. 즉, Ф ^-1 , 우리는 N(0,1), 즉 표준 정규 분포.

또 다른 것은 이와 같이 정규 분포를 생성하는 것은 나쁜 매너라는 것입니다.

Rosh는 정규 분포 수량을 생성하는 또 다른 방법에 대한 기사를 가지고 있습니다.

수학, 글쎄, 나는 당신을 기대하지 않았습니다. 결국, 아무도 50이 그리 많지 않다고 생각하지 않았습니다. 나는 그들이 얼굴에 말하는 것처럼 100으로 증가했고 결과는 짜잔! 꼬리도 없고 꼭지도 없고 옆으로 약간 말려 있습니다.

정규 분포

추신. 나쁜 매너일 수도 있지만 일반적인 나쁜 매너입니다.

[Sceptic Philozoff]

IlyaA , 아마도 큰 인수(많은 시그마)를 사용하면 정규에 반대되는 함수를 근사하기가 쉽지 않기 때문에 매너가 좋지 않습니다. 그녀는 원소가 아닙니다.

[ilyaa]

Mathemat >> :

IlyaA, 나쁜 매너는 아마도 큰 인수(많은 시그마)를 사용하여 정규에 반대되는 함수를 근사하기가 쉽지 않기 때문입니다. 그녀는 원소가 아닙니다.

잠시만, 분포가 정상이라고 말할 수 있습니까?

[Sceptic Philozoff]

Duc와 무엇을 말할 것입니다. 파란색 막대가 빨간색 막대에 가까운 것 같습니다. 그래서 정상으로 보입니다. 그러나 여기서 확실히 말할 수는 없습니다. 가장 중요한 것은 큰 편차 영역에서의 행동입니다.

[ilyaa]

Mathemat >> :

Duc와 무엇을 말할 것입니다. 파란색 막대가 빨간색 막대에 가까운 것 같습니다. 그래서 정상인 것 같습니다. 그러나 여기서 확실히 말할 수는 없습니다. 가장 중요한 것은 큰 편차 영역에서의 행동입니다.

나쁜 매너에 동의합니다. 그리고 > 3 시그마 영역에서의 행동은 매우 가능성이 낮습니다. 예를 들어, 기계가 100개 중 80개 숫자를 추측했다는 것을 어디서 알 수 있습니까? :) 그래서 여기에서는 모든 것이 좋습니다.

[Alexey Subbotin]

IlyaA >> :

잠시만, 분포가 정상이라고 말할 수 있습니까?

주장하는 이유 는 카이제곱 검정 이 있습니다.

[Sceptic Philozoff]

IlyaA >> : 그리고 > 3 시그마 영역에서의 행동은 매우 가능성이 낮습니다.

음, 진공 상태의 구형 말의 경우, 즉 보장된 정규 분포의 경우 그렇습니다. 그래서 실제 수익은 진공 상태의 말이 아닙니다. 커먼과 5, 6 s.k.o.가 있으며 10도 있습니다.

[ilyaa]

alsu >> :

주장하는 이유 는 카이제곱 검정 이 있습니다.

마지막까지 싸워라. 간단히 말해서 분포는 정규 또는 정규에 가깝습니다. 나는 당신을 위해 그것을 게시할 수 있습니다, 그것을 확인하십시오. 나는 이미 하나의 테스트를 수행했습니다. 이제 당신.

[Alexey Subbotin]

IlyaA >> :

마지막까지 싸워라. 간단히 말해서 분포는 정규 또는 정규에 가깝습니다. 나는 당신을 위해 그것을 게시할 수 있습니다, 그것을 확인하십시오. 이미 하나의 테스트를 수행했습니다. 이제 당신.

싸우는 것이 아니라 객관적인 확인 방법을 제시하는 것뿐입니다. 한번은 제가 시장 조사를 막 시작했을 때 그런 검사를 했는데, 그 결과는 유의 수준 0.85에서 음성이었습니다.

[ilyaa]

alsu >> :

싸우는 것이 아니라 객관적인 확인 방법을 제시하는 것뿐입니다. 한번은 제가 시장 조사를 막 시작했을 때 그런 검사를 했는데, 그 결과는 유의 수준 0.85에서 음성이었습니다.

확인. 여기 데이터가 있습니다.