Câu hỏi được gắn thẻ «characteristic-function»

Một phân phối Gaussian được tiêu chuẩn hóa trên có thể được xác định bằng cách cung cấp rõ ràng mật độ của nó: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} hoặc chức năng đặc trưng của nó. Như đã nhắc lại trong câu hỏi này, đây cũng là phân phối duy nhất mà giá …

52 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  characteristic-function 

Tôi hy vọng rằng ai đó có thể giải thích, theo cách nói của giáo dân, chức năng đặc trưng là gì và cách sử dụng nó trong thực tế. Tôi đã đọc rằng đó là biến đổi Fourier của pdf, vì vậy tôi đoán tôi biết nó là gì …

37 probability  mathematical-statistics  characteristic-function 

Tôi đang sử dụng dấu mũ để chạy một rừng ngẫu nhiên được xác thực chéo qua tập dữ liệu. Biến Y là một yếu tố. Không có NaN, Inf, hoặc NA trong tập dữ liệu của tôi. Tuy nhiên, khi chạy rừng ngẫu nhiên, tôi nhận được Error in …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Tôi đang cố gắng để hiểu liên kết giữa chức năng tạo khoảnh khắc và chức năng đặc trưng. Hàm tạo mô men được xác định là: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Sử dụng việc mở rộng hàng …

17 probability  moments  mgf  method-of-moments  characteristic-function 

Có bằng chứng nào cho việc CLT không sử dụng các hàm đặc trưng, ​​một phương pháp đơn giản hơn không? Có lẽ phương pháp của Tikhomirov hoặc Stein? Một cái gì đó khép kín bạn có thể giải thích cho một sinh viên đại học (năm đầu tiên của …

11 mathematical-statistics  central-limit-theorem  characteristic-function 

Hãy (Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P) là một không gian xác suất, và để cho X:Ω→RnX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^n là một vector ngẫu nhiên. Đặt PX=X∗PPX=X∗PP_X = X_* P là phân phối của XXX , số đo Borel trên RnRn\mathbb{R}^n . Các chức năng đặc trưng của XXX là hàm φX(t)=E[eit⋅X]=∫Ωeit⋅XdP,φX(t)=E[eit⋅X]=∫Ωeit⋅XdP, …

9 mgf  characteristic-function 

Một bản phân phối có chức năng đặc trưng ϕ ( t ) = ( 1 - t2/ 2)điểm kinh nghiệm( - t2/ 4),-∞<t<∞ ϕ(t)=(1−t2/2)exp⁡(−t2/4), −∞<t<∞\phi(t) = (1-t^2/2)\exp(-t^2/4),\ -\infty \lt t \lt \infty Cho thấy rằng phân phối là hoàn toàn liên tục và viết hàm mật độ của phân …

8 probability  distributions  self-study  characteristic-function 

Câu hỏi này xuất hiện trong bối cảnh hiểu làm thế nào để có được phân phối tổng của hai biến ngẫu nhiên iid. Tôi đang làm việc thông qua câu trả lời hàng đầu cho câu hỏi này Hãy xem xét tổng của phân phối thống nhất trên hoặc …

7 time-series  frequency  convolution  characteristic-function