Câu hỏi được gắn thẻ «distributions»

Một phân phối là một mô tả toán học của xác suất hoặc tần số.






2
Phân phối lấy mẫu từ hai quần thể Bernoulli độc lập
Giả sử rằng chúng ta có mẫu của hai biến độc lập Bernoulli ngẫu nhiên, Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1) và .Ber(θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) Làm cách nào để chúng tôi chứng minh rằng ?(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar X_1-\bar X_2)-(\theta_1-\theta_2)}{\sqrt{\frac{\theta_1(1-\theta_1)}{n_1}+\frac{\theta_2(1-\theta_2)}{n_2}}}\xrightarrow{d} \mathcal N(0,1) Giả sử rằng .n1≠n2n1≠n2n_1\neq n_2

2
Đối với những gì (đối xứng) phân phối là mẫu có nghĩa là một công cụ ước tính hiệu quả hơn so với trung bình mẫu?
Tôi đã làm việc với niềm tin rằng trung vị mẫu là thước đo mạnh mẽ hơn của xu hướng trung tâm so với trung bình mẫu, vì nó bỏ qua các ngoại lệ. Do đó, tôi rất ngạc nhiên khi biết (trong câu trả lời cho một câu hỏi …





1
Có gì sai với minh họa phân phối sau này?
Tôi có hình ảnh sau đây mà tôi đã nói là một minh họa về cách phân phối xác suất sau là sự kết hợp của phân phối trước và khả năng. Tôi đã được thông báo rằng có một cái gì đó sai với hình ảnh, cụ thể là …




Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.