Câu hỏi được gắn thẻ «minimum»

Các giá trị cực trị là các quan sát lớn nhất hoặc nhỏ nhất trong một mẫu; ví dụ: mẫu tối thiểu (thống kê bậc nhất) và mẫu tối đa (thống kê bậc n). Liên kết với các giá trị cực trị là các phân bố giá trị tiệm cận * cực trị. *

4
Công cụ ước lượng không thiên vị cho nhỏ hơn của hai biến ngẫu nhiên
Giả sử X~N(μx,σ2x)X~N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) và Y~ N( μy, σ2y)Y~N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) zz= phút ( μx, μy)z= =tối thiểu(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Công cụ ước tính đơn giản của tối thiểu ( x¯, y¯)tối thiểu(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y}) trong đó x¯x¯\bar{x} và y¯y¯\bar{y} là phương tiện mẫu của XXX và …
2
Cải thiện công cụ ước tính tối thiểu
Giả sử rằng tôi có nnn thông số tích cực để ước lượng μ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_n và họ tương ứng với nnn ước lượng không chệch sản xuất bởi các ước lượng μ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n} , tức là E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm E[\hat{\mu_1}]=\mu_1 , E[μ2^]=μ2E[μ2^]=μ2\mathrm E[\hat{\mu_2}]=\mu_2 và cứ thế. Tôi muốn để ước tính min(μ1,μ2,...,μn)min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) sử dụng …
3
Nếu , , phân phối của gì?
Giả sử thiết lập sau: Đặt . Ngoài ra . Hơn nữa tức là là sự kết hợp lồi của các ranh giới của các hỗ trợ tương ứng. là chung cho tất cả .Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,nXi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; …
1
Biến mã trong hàm nlm ()
Trong R có một hàm nlm () thực hiện tối thiểu hóa hàm f bằng thuật toán Newton-Raphson. Cụ thể, hàm đó xuất ra giá trị của mã biến được định nghĩa như sau: mã một số nguyên cho biết tại sao quá trình tối ưu hóa kết thúc. 1: …
9 r  minimum 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.