Câu hỏi được gắn thẻ «distributions»

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

2
Làm thế nào để tính kích thước mẫu cho mô phỏng để khẳng định mức độ tốt trong kết quả của tôi?
Tôi là một người mới về thống kê, vì vậy xin lỗi trước nếu tôi hỏi một câu hỏi dũng cảm. Tôi đã tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi của mình, nhưng tôi thấy rằng nhiều chủ đề quá cụ thể hoặc nhanh chóng vượt xa những gì …

1
Sản phẩm của bản phân phối beta
Tôi đang xem xét hiệu quả kích hoạt, có nghĩa là tôi có một số thiết bị kích hoạt trong số sự kiện. Cuối cùng, tôi quan tâm đến một số ước tính về hiệu quả , đó là xác suất để bắn vào một sự kiện được đưa ra …


4
Tại sao giá trị trung bình của giá trị cao nhất từ ​​100 rút ra từ phân phối bình thường khác với phân vị thứ 98 của phân phối bình thường?
Tại sao giá trị trung bình của giá trị cao nhất từ ​​100 rút ra từ phân phối bình thường khác với tỷ lệ phần trăm 98% của phân phối bình thường? Dường như theo định nghĩa rằng họ nên giống nhau. Nhưng... Mã trong R: NSIM <- 10000 x …


1
Phân phối tỷ lệ đồng phục: Điều gì là sai?
Giả sử và là hai biến ngẫu nhiên đồng nhất iid trên khoảngXXXYYY[0,1][0,1][0,1] Đặt , tôi đang tìm cdf của , tức là .Z=X/YZ=X/YZ=X/YZZZPr(Z≤z)Pr(Z≤z) \Pr(Z\leq z) Bây giờ, tôi đã đưa ra hai cách để làm điều này. Một câu trả lời đúng phù hợp với pdf ở đây: http://mathworld.wolfram.com/UniformRatioDistribution.html …

2
Phân phối tối đa của một cặp rút iid là bao nhiêu, trong đó mức tối thiểu là một thống kê thứ tự của các cực tiểu khác?
Xem xét n ⋅ mn⋅mn\cdot m rút ra độc lập từ cdf F( x )F(x)F(x), được định nghĩa trên 0-1, trong đó nnn và mmmlà số nguyên. Tự ý nhóm các trận hòa vàonnncác nhóm có giá trị m trong mỗi nhóm. Nhìn vào giá trị tối thiểu trong mỗi …





1
Hiển thị là độc lập nếu và khi
Đặt là các biến ngẫu nhiên độc lập.Xi∼Gamma(α,pi),i=1,2,...,n+1Xi∼Gamma(α,pi),i=1,2,...,n+1X_i\sim\text{Gamma}(\alpha,p_i),i=1,2,...,n+1 Xác định và . Sau đó cho thấy được phân phối độc lập.Z1=∑n+1i=1XiZ1=∑i=1n+1XiZ_1=\sum_{i=1}^{n+1}X_iZi=Xi∑ij=1Xj,i=2,3,...,n+1Zi=Xi∑j=1iXj,i=2,3,...,n+1Z_i=\frac{X_i}{\sum_{j=1}^iX_j},\quad i=2,3,...,n+1Z1,Z2,...,Zn+1Z1,Z2,...,Zn+1Z_1,Z_2,...,Z_{n+1} Mật độ chung của được cho bởi(X1,...,Xn+1)(X1,...,Xn+1)(X_1,...,X_{n+1}) fX(x1,...,xn+1)=[α∑n+1i=1pi∏n+1i=1Γ(pi)exp(−α∑i=1n+1xi)∏i=1n+1xpi−1i]Ixi>0,α>0,pi>0fX(x1,...,xn+1)=[α∑i=1n+1pi∏i=1n+1Γ(pi)exp⁡(−α∑i=1n+1xi)∏i=1n+1xipi−1]Ixi>0,α>0,pi>0f_{\bf X}(x_1,...,x_{n+1})=\left[\frac{\alpha^{\sum_{i=1}^{n+1}p_i}}{\prod_{i=1}^{n+1}\Gamma(p_i)}\exp\left(-\alpha\sum_{i=1}^{n+1}x_i\right)\prod_{i=1}^{n+1}x_i^{p_i-1}\right]\mathbf I_{x_i>0}\quad,\alpha>0,p_i>0 Chúng tôi biến đổi sao choX=(X1,⋯,Xn+1)↦Z=(Z1,⋯,Zn+1)X=(X1,⋯,Xn+1)↦Z=(Z1,⋯,Zn+1)\mathbf X=(X_1,\cdots,X_{n+1})\mapsto\mathbf Z=(Z_1,\cdots,Z_{n+1}) Z1=∑n+1i=1XiZ1=∑i=1n+1XiZ_1=\sum_{i=1}^{n+1}X_i vàZi=Xi∑ij=1Xj,i=2,3,...,n+1Zi=Xi∑j=1iXj,i=2,3,...,n+1Z_i=\frac{X_i}{\sum_{j=1}^iX_j},\quad i=2,3,...,n+1 ⟹xn+1=z1zn+1,⟹xn+1=z1zn+1,\implies x_{n+1}=z_1z_{n+1}, xn=z1zn(1−zn+1),xn=z1zn(1−zn+1),\qquad x_n=z_1z_n(1-z_{n+1}), xn−1=z1zn−1(1−zn)(1−xn+1),xn−1=z1zn−1(1−zn)(1−xn+1),\qquad x_{n-1}=z_1z_{n-1}(1-z_n)(1-x_{n+1}), ⋮⋮\qquad\vdots …


2
Đặt là thống kê đơn hàng. Đánh giá ,
Đặt là thống kê đơn hàng cho một mẫu ngẫu nhiên có kích thước từ một phân phối bình thường với trung bình và phương sai .X(1)≤X(2)X(1)≤X(2)X_{(1)}\leq X_{(2)}222μμ\muσ2σ2\sigma ^{2} Đánh giá , , , và .E(X(1))E⁡(X(1))\operatorname{E}(X_{(1)})E(X(2))E⁡(X(2))\operatorname{E}(X_{(2)})Var(X(1))Var⁡(X(1))\operatorname{Var}(X_{(1)})Var(X(2))Var⁡(X(2))\operatorname{Var}(X_{(2)})Cov(X(1),X(2))Cov⁡(X(1),X(2))\operatorname{Cov}(X_{(1)},X_{(2)}) Cố gắng của tôi: Nói chung, đối với một mẫu ngẫu nhiên có kích …


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.