Pytania otagowane jako expected-value

Oczekiwana wartość zmiennej losowej jest średnią ważoną wszystkich możliwych wartości, które może przyjąć zmienna losowa, o wagach równych prawdopodobieństwu przyjęcia tej wartości.

1
Dlaczego ln [E (x)]> E [ln (x)]?
Zajmujemy się logarytmiczną dystrybucją na kursie finansowym, a mój podręcznik po prostu stwierdza, że ​​to prawda, co wydaje mi się frustrujące, ponieważ moje matematyczne doświadczenie nie jest zbyt silne, ale chcę intuicji. Czy ktoś może mi pokazać, dlaczego tak jest?
2
Konstruowanie przykładu pokazującego
Jak skonstruować przykład rozkładu prawdopodobieństwa, dla którego , przy założeniu, że ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 Nierówność wynikająca z nierówności Jensena dla RV o dodatniej wartości jest jak (odwrotna nierówność, jeśli ). Wynika to z faktu, że mapowanie jest wypukłe dla i wklęsłe dla . Zgodnie z warunkiem równości w nierówności Jensena, sądzę, że …
2
Oczekiwanie na maksimum zmiennych iid Gumbela
Ciągle czytam w czasopismach ekonomicznych o konkretnym wyniku stosowanym w losowych modelach użytkowych. Jedna wersja wyniku to: jeśli Gumbel ( , to:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), gdzie γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 jest stałą Eulera-Mascheroniego. Sprawdziłem, czy ma to …
1
Oczekiwana wartość , współczynnik determinacji, pod hipotezą zerową
Jestem ciekawy stwierdzenia dokonanego na dole pierwszej strony tego tekstu dotyczącego korektyR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Tekst stanowi: Logika korekty jest następująca: w zwykłej regresji wielokrotnej predyktor losowy wyjaśnia średnio proporcję 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) zmiany odpowiedzi, tak że mmm losowych predyktorów wyjaśnia razem, średnio m/(n–1)m/(n–1)m/(n – 1) wariantu odpowiedzi; innymi słowy, oczekiwana …
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
3
Jak obliczyć oczekiwanie na ?
Jeśli jest wykładniczo rozłożone z parametrem i są wzajemnie niezależne, to czego oczekujemyXiXiX_iλ X i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 pod względem i i ewentualnie innych stałych?λnnnλλ\lambda Uwaga: to pytanie ma matematyczną odpowiedź na /math//q/12068/4051 . Czytelnicy też na to spojrzą.
1
Czy są jakieś rozkłady inne niż Cauchy'ego, dla których średnia arytmetyczna próbki ma ten sam rozkład?
Jeśli podąża za rozkładem Cauchy'ego, to również ma dokładnie taki sam rozkład jak ; zobacz ten wątek .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX Czy ta właściwość ma nazwę? Czy istnieją inne dystrybucje, w przypadku których jest to prawdą? EDYTOWAĆ Inny sposób zadawania tego pytania: niech będzie zmienną losową o …
2
Oczekiwanie kwadratu Gamma
Jeśli rozkład gamma jest sparametryzowany za pomocą i β , to:αα\alphaββ\beta mi( Γ ( α , β) ) = αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} Chciałbym obliczyć oczekiwaną kwadratową gamma, to znaczy: mi( Γ ( α , β)2)) = ?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? Myślę, że to jest: mi( Γ ( …
1
Średnia i wariancja zerowo napompowanego rozkładu Poissona
Czy ktokolwiek może pokazać, w jaki sposób oczekiwana wartość i wariancja zerowego nadciśnionego Poissona, z funkcją masy prawdopodobieństwa f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} gdzie jest prawdopodobieństwem, że obserwacja wynosi zero w procesie dwumianowym, a jest średnią Poissona?ππ\piλλ\lambda …
2
Korelacja między sinusem a cosinusem
Załóżmy, że jest równomiernie rozmieszczony na . Niech i . Pokaż, że korelacja między i wynosi zero.XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Wydaje się, że musiałbym znać standardowe odchylenie sinus i cosinus oraz ich kowariancję. Jak mogę je obliczyć? Myślę, że muszę założyć, że ma rozkład równomierny, a …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.