Pytania otagowane jako self-study

Rutynowe ćwiczenie z podręcznika, kursu lub testu stosowane na zajęciach lub do samodzielnej nauki. Polityka tej społeczności polega na „udzielaniu pomocnych wskazówek” w przypadku takich pytań, a nie na udzielaniu pełnych odpowiedzi.

2
Suma graniczna iid Gamma jest zmienna
Niech X1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\ldots będą ciągiem niezależnie i identycznie rozmieszczonych zmiennych losowych z funkcją gęstości prawdopodobieństwa; f(x)={12x2e−x0if x>0;otherwise.f(x)={12x2e−xif x>0;0otherwise. f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{2}x^2 e^{-x} & \mbox{if $x>0$};\\ 0 & \mbox{otherwise}.\end{array} \right. limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n−−√)]≥12limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n)]≥12\lim_{n\to \infty} P[X_1+X_2+\ldots+X_n\ge 3(n-\sqrt{n})] \ge \frac{1}{2} Co próbowałem Na pierwszy rzut oka myślałem, że powinien użyć nierówności Czebyszewa, ponieważ pytanie …

2
Jeśli
Próbuję udowodnić stwierdzenie: Jeśli i Y ∼ N ( 0 , σ 2 2 ) są niezależnymi zmiennymi losowymi,X∼N(0,σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y∼N(0,σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) następnie jest również normalną zmienną losową.XYX2+Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} W przypadku specjalnym (powiedzmy) mamy dobrze znany wynik, że X Yσ1=σ2=σσ1=σ2=σ\sigma_1=\sigma_2=\sigmailekroćXiYsą niezależnymizmiennymiN(0,σ2). W rzeczywistości bardziej ogólnie wiadomo, żeXYXYX2+Y2√∼N(0,σ24)XYX2+Y2∼N(0,σ24)\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}}\sim\mathcal{N}\left(0,\frac{\sigma^2}{4}\right)XXXYYYN(0,σ2)N(0,σ2)\mathcal{N}(0,\sigma^2) są niezależnymiN(0,σ2XYX2+Y2√,X2−Y22X2+Y2√XYX2+Y2,X2−Y22X2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}},\frac{X^2-Y^2}{2\sqrt{X^2+Y^2}}zmienne.N(0,σ24)N(0,σ24)\mathcal{N}\left(0,\frac{\sigma^2}{4}\right) Dowód ostatniego wyniku następuje za …

5
Ukrywanie modelu regresji przed profesorem (pancernik regresyjny) [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie wymaga szczegółów lub jasności . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Dodaj szczegóły i wyjaśnij problem, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Pracuję nad zadaniem domowym, w którym mój profesor chciałby, abyśmy stworzyli prawdziwy model regresji, symulowali próbkę danych, a on …

3
Dobre książki do nauki Zastosowane prawdopodobieństwo?
Szukam książki, która zapewnia głębokie, rygorystyczne omówienie teorii prawdopodobieństwa, ale z naciskiem na materiał, który jest najbardziej przydatny poza działem matematyki. Słyszałem, że „Teoria prawdopodobieństwa: eksploracje i zastosowania” jest całkiem dobra, ale chciałem uzyskać inne sugestie. Na przykład książka Achima Klenke jest dla mnie zdecydowanie za duża ... jest zorganizowana …


3
Wyjaśnienie wzoru na medianę najbliższego punktu początkowego N próbek z kuli jednostkowej
W Elements of Statistics Learning wprowadzono problem podkreślenia problemów z k-nn w przestrzeniach o dużych wymiarach. Istnieje punktów danych, które są równomiernie rozmieszczone w kuli jednostkowej wymiarowej.pNNNppp Mediana odległości od początku do najbliższego punktu danych jest wyrażona przez wyrażenie: d(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N) = \left(1-\left(\frac{1}{2}\right)^\frac{1}{N}\right)^\frac{1}{p} Gdy , formuła rozkłada się do połowy promienia …

1
Co mój wykres ACF mówi mi o moich danych?
Mam dwa zestawy danych: Moim pierwszym zestawem danych jest wartość inwestycji (w miliardach dolarów) w czasie, przy czym każda jednostka stanowi jeden kwartał od pierwszego kwartału 1947 r. Czas ten rozciąga się na trzeci kwartał 2002 r. Mój drugi zestaw danych jest „wynikiem przekształcenia wartości inwestycji w [pierwszy zestaw danych] …

3
Przyszłość statystyki
To pytanie przyszło mi do głowy, kiedy siedziałem na publicznym wykładzie na temat nierozwiązanych pytań w matematyce. Powszechnie wiadomo, że wciąż istnieje wiele nierozwiązanych pytań matematycznych. Sprawiło, że pomyślałem o nierozwiązanych problemach w statystyce. Po spędzeniu czasu na wyszukiwaniu go w tym temacie nie sądzę, aby istniała stosunkowo szczegółowa dyskusja …

1
Próbkowanie Gibbsa dla modelu Isinga
Pytanie do pracy domowej: Rozważ model 1-d Isinga. Niech . wynosi -1 lub +1x=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} Zaprojektuj algorytm próbkowania Gibbs do generowania próbek w przybliżeniu z rozkładu docelowego .π(x)π(x)\pi(x) Moja próba: Losowo wybierz wartości (-1 lub 1), aby wypełnić wektor . Więc może . To jest .x=(x1,...x40)x=(x1,...x40)x …

1
Rozkład próbkowania współczynników regresji
Wcześniej dowiedziałem się o rozkładach próbkowania, które dały wyniki, które były dla estymatora, pod względem nieznanego parametru. Na przykład dla rozkładów próbkowania i w modelu regresji liniowejβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal N \left(\beta_0,~\sigma^2\left(\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{S_{xx}}\right)\right) i β^1∼N(β1, σ2Sxx)β^1∼N(β1, σ2Sxx) \hat{\beta}_1 \sim \mathcal N …

5
Co zrobić ze zmiennymi współliniowymi
Oświadczenie: To jest praca domowa. Próbuję znaleźć najlepszy model dla cen diamentów, w zależności od kilku zmiennych i wydaje mi się, że mam do tej pory całkiem niezły model. Natknąłem się jednak na dwie zmienne, które są oczywiście współliniowe: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight Table 1.00000000 -0.41035485 0.05237998 …


8
Paradoks więźnia
Dostaję ćwiczenie i nie potrafię tego rozgryźć. Paradoks więźniaTrzej więźniowie w izolatkach A, B i C zostali skazani na śmierć tego samego dnia, ale ponieważ jest święto narodowe, gubernator decyduje o ułaskawieniu. Więźniowie są o tym informowani, ale informowani, że nie będą wiedzieli, który z nich zostanie oszczędzony, do dnia …

1
Prawdopodobieństwa pokrycia podstawowego przedziału ufności ładowania początkowego
Mam następujące pytanie do kursu, nad którym pracuję: Przeprowadź badanie Monte Carlo, aby oszacować prawdopodobieństwo pokrycia standardowego normalnego przedziału ufności bootstrapu i podstawowego przedziału ufności bootstrapu. Próbka z normalnej populacji i sprawdź empiryczne wskaźniki pokrycia dla średniej próby. Prawdopodobieństwa pokrycia dla standardowego normalnego CI bootstrap są łatwe: n = 1000; …


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.