Pytania otagowane jako minimum

Wartości ekstremalne to największe lub najmniejsze obserwacje w próbce; np. minimum próbki (statystyka pierwszego rzędu) i maksimum próbki (statystyka n-tego rzędu). Z wartościami ekstremalnymi związane są asymptotyczne * rozkłady wartości ekstremalnych. *


5
Dlaczego k-znaczy nie daje globalnego minimum?
Czytałem, że algorytm k-średnich jest zbieżny tylko z lokalnym minimum, a nie globalnym minimum. Dlaczego to? Mogę logicznie myśleć o tym, w jaki sposób inicjalizacja mogłaby wpłynąć na końcowe grupowanie i istnieje możliwość nieoptymalnego grupowania, ale nie znalazłem niczego, co matematycznie to udowodni. Ponadto, dlaczego k-oznacza proces iteracyjny? Czy nie …

4
Bezstronny estymator dla mniejszej z dwóch zmiennych losowych
Załóżmy, że iY ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Interesuje mnie . Czy istnieje obiektywny estymator dla z ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Prosty estymator min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y}) gdzie x¯x¯\bar{x} i y¯y¯\bar{y} są przykładowymi średnimi XXX i YYY , na przykład jest …

2
Kolejność statystyk (np. Minimum) nieskończonej kolekcji zmiennych chi-kwadrat?
To jest mój pierwszy raz tutaj, więc proszę dać mi znać, czy mogę wyjaśnić moje pytanie w jakikolwiek sposób (w tym formatowanie, tagi itp.). (Mam nadzieję, że mogę później edytować!) Próbowałem znaleźć referencje i próbowałem rozwiązać siebie za pomocą indukcji, ale nie udało mi się obu. Próbuję uprościć dystrybucję, która …

1
Estymator największej wiarygodności dla minimalnych rozkładów wykładniczych
Utknąłem, jak rozwiązać ten problem. Mamy więc dwie sekwencje zmiennych losowych, i dla . Teraz i są niezależnymi rozkładami wykładniczymi o parametrach i . Jednak zamiast obserwacji i , a nie obserwuje i .XiXiX_iYiYiY_ii=1,...,ni=1,...,ni=1,...,nXXXYYYλλ\lambdaμμ\muXXXYYYZZZWWW Z=min(Xi,Yi)Z=min(Xi,Yi)Z=\min(X_i,Y_i) i W=1W=1W=1 jeśli Zi=XiZi=XiZ_i=X_i i 0, jeśli Zi=YiZi=YiZ_i=Y_i . I znaleźć Zamknięty formy dla estymatorów …


2
Poprawa minimalnego estymatora
Załóżmy, że mam pozytywne parametry oszacować i odpowiadające im pakietów szacunki produkowane przez estymatorów , tj. , i tak dalej.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm E[\hat{\mu_1}]=\mu_1E[μ2^]=μ2E[μ2^]=μ2\mathrm E[\hat{\mu_2}]=\mu_2 Chciałbym oszacować podstawie dostępnych szacunków. Najwyraźniej naiwny estymator jest tendencyjnie niższy niż min(μ1,μ2,...,μn)min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n)min(μ1^,μ2^,...,μn^)min(μ1^,μ2^,...,μn^)\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm E[\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})]\leq \mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) Załóżmy, że mam pod ręką macierz kowariancji odpowiednich estymatorów . Czy można uzyskać …

3
Jeśli ,
Załóżmy następującą konfigurację: Niech Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . Również Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . Ponadto ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c Więc we wszystkich faZja(zja) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zja<zajazja-zajabja-zajazaja≤zja<kja1kja≤zjafaZja(zja)={0zja<zajazja-zajabja-zajazaja≤zja<kja1kja≤zjaF_{Z_i}(z_i) = \begin{cases} …

1
Oczekiwana wartość minimalnej statystyki zamówienia z próbki normalnej
AKTUALIZACJA 25 stycznia 2014: błąd został teraz naprawiony. Zignoruj ​​obliczone wartości oczekiwanej wartości w przesłanym obrazie - są one nieprawidłowe - nie usuwam obrazu, ponieważ wygenerował on odpowiedź na to pytanie. AKTUALIZACJA 10 stycznia 2014: znaleziono błąd - literówkę matematyczną w jednym ze źródeł. Przygotowanie korekty ... Gęstość statystyki minimalnego …

1
Zmienna kodowa w funkcji nlm ()
W R jest funkcja nlm (), która dokonuje minimalizacji funkcji f przy użyciu algorytmu Newtona-Raphsona. W szczególności funkcja ta generuje wartość kodu zmiennej zdefiniowanego następująco: zakoduj liczbę całkowitą wskazującą, dlaczego proces optymalizacji został zakończony. 1: gradient względny jest bliski zeru, prawdopodobnie obecny iterat jest rozwiązaniem. 2: kolejne iteracje w granicach …
9 r  minimum 
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.