Pytania otagowane jako random-variable

Zmienna losowa lub zmienna stochastyczna jest wartością, która podlega zmienności przypadkowej (tj. Losowości w sensie matematycznym).

8
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …
6
Konwergencja prawdopodobieństwa a prawie pewna konwergencja
Nigdy tak naprawdę nie zastanawiałem się nad różnicą między tymi dwiema miarami konwergencji. (Lub, właściwie, każdy z różnych rodzajów zbieżności, ale wymieniam te dwa w szczególności ze względu na słabe i silne prawa wielkich liczb). Jasne, mogę zacytować definicję każdego z nich i podać przykład, w którym różnią się one, …
9
Jak mogę skutecznie modelować sumę zmiennych losowych Bernoulliego?
Modeluję zmienną losową ( ), która jest sumą około 15-40k niezależnych zmiennych losowych Bernoulliego ( ), z których każda ma inne prawdopodobieństwo powodzenia ( ). Formalnie gdzie i \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i .YYYXiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i Interesuje mnie szybkie odpowiadanie na zapytania, takie jak Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k) (gdzie podano kkk ). …
3
Intuicyjne wyjaśnienie gęstości transformowanej zmiennej?
Załóżmy, że jest zmienną losową z pdf . Zatem zmienna losowa ma pdfXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y&lt;0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y&lt;0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} Rozumiem rachunek za tym. Ale próbuję wymyślić sposób, aby wyjaśnić to komuś, kto nie zna rachunku różniczkowego. W szczególności próbuję wyjaśnić, dlaczego czynnik pojawia się z …
2
Wariancja funkcji jednej zmiennej losowej
Powiedzmy, że mamy losową zmienną XXX o znanej wariancji i średniej. Pytanie brzmi: jaka jest wariancja f(X)f(X)f(X) dla danej funkcji f. Jedyną ogólną metodą, o której wiem, jest metoda delta, ale daje ona jedynie przybliżenie. Teraz interesuje mnie f(x)=x−−√f(x)=xf(x)=\sqrt{x} , ale byłoby miło poznać kilka ogólnych metod. Edytuj 29.12.2010 Przeprowadziłem …
1
Odchylenie od sumy przewidywanych wartości z modelu efektu mieszanego na szeregu czasowym
Mam model mieszanego efektu (w rzeczywistości uogólniony model mieszany dodatku), który daje mi prognozy dla szeregów czasowych. Aby przeciwdziałać autokorelacji, używam modelu corCAR1, biorąc pod uwagę fakt, że brakuje mi danych. Dane powinny dać mi całkowite obciążenie, więc muszę sumować przez cały przedział prognozowania. Ale powinienem również uzyskać oszacowanie błędu …
3
Jeśli X i Y są nieskorelowane, to czy X ^ 2 i Y są również nieskorelowane?
Jeśli dwie zmienne losowe i Y są nieskorelowane, to czy możemy również wiedzieć, że X 2 i Y nie są skorelowane? Moja hipoteza jest twierdząca.XXXYYYX2X2X^2YYY nieskorelowane oznacza E [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ] lubX,YX,YX, YE[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y] E[XY]=∫xyfX(x)fY(y)dxdy=∫xfX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X]E[Y]E[XY]=∫xyfX(x)fY(y)dxdy=∫xfX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X]E[Y] E[XY]=\int xy f_X(x)f_Y(y)dxdy=\int xf_X(x)dx\int yf_Y(y)dy=E[X]E[Y] Czy …
4
Jak mierzy się nierównomierność rozkładu?
Próbuję wymyślić metrykę pomiaru nierównomierności rozkładu dla prowadzonego eksperymentu. Mam zmienną losową, która powinna być równomiernie rozłożona w większości przypadków, i chciałbym być w stanie zidentyfikować (i ewentualnie zmierzyć stopień) przykładów zestawów danych, w których zmienna nie jest równomiernie rozmieszczona w pewnym marginesie. Przykład trzech serii danych, z których każda …
3
Łamigłówka: Jaka jest oczekiwana długość sekwencji iid, która monotonicznie wzrasta, gdy jest pobierana z jednolitego rozkładu [0,1]?
To pytanie do wywiadu dotyczące stanowiska analityka ilościowego, przedstawione tutaj . Załóżmy, że rysujemy z jednolitego rozkładu a losowania są takie same, jaka jest oczekiwana długość monotonicznie rosnącego rozkładu? Oznacza to, że przestajemy rysować, jeśli bieżące losowanie jest mniejsze lub równe poprzedniemu losowaniu.[0,1][0,1][0,1] Mam kilka pierwszych: \ Pr (\ text …
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 &gt; library(gam) &gt; summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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.