Câu hỏi được gắn thẻ «moments»

Trong cơ học vật lý hoặc toán học, bắt đầu từ vị trí dựa trên thời gian , người ta có được tốc độ thay đổi thông qua các đạo hàm theo thời gian: vận tốc, gia tốc, giật (bậc 3), nhảy (bậc 4).x(t)x(t)x(t) Một số đã đề xuất snap, …

10 distributions  terminology  moments  notation  history 

Tôi gần như chắc chắn rằng tôi đã thấy kết quả sau đây trong thống kê nhưng tôi không thể nhớ nơi nào. Nếu là biến ngẫu nhiên dương và thì khi , trong đó là lũy của .XXXE(X)&lt;∞E(X)&lt;∞\mathbb{E}(X)<\inftyεF−1(1−ε)→0εF−1(1−ε)→0\varepsilon F^{-1}(1-\varepsilon) \to 0ε→0+ε→0+\varepsilon\to 0^+FFFXXX Điều này dễ dàng nhận thấy về …

10 references  quantiles  cdf  moments 

Hàm tạo thời điểm có phải là biến đổi Fourier của hàm mật độ xác suất không? Nói cách khác, hàm tạo thời điểm có phải là độ phân giải phổ của phân bố mật độ xác suất của một biến ngẫu nhiên, nghĩa là một cách tương đương để …

10 moments  mgf  cumulants 

Đây chỉ là một ví dụ mà tôi đã bắt gặp nhiều lần, vì vậy tôi không có bất kỳ dữ liệu mẫu nào. Chạy mô hình hồi quy tuyến tính trong R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1là một biến liên tục. x2là phân loại và có …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Tôi biết khoảnh khắc đầu tiên của một số phân phối. Tôi cũng biết rằng phân phối của tôi là liên tục, không chính thống và có hình dạng tốt (trông giống như phân phối gamma). Có thể:NNN Sử dụng một số thuật toán, tạo mẫu từ phân phối này, …

9 distributions  moments 

Đặt ở trong . Ma trận trung bình và hiệp phương sai của (với phần tử tính toán tối đa) là gì?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Điều này xuất hiện, ví dụ bởi vì, nếu chúng ta sử dụng chức năng kích hoạt ReLU bên trong …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

Hãy xem xétXn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k&gt;nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k&gt;nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} Tôi cần chỉ ra rằng mặc dù điều này …

9 probability  self-study  central-limit-theorem  moments  asymptotics 

Ai có thể xin đề nghị làm thế nào tôi có thể tính toán chức năng tạo ra khoảnh khắc của sản phẩm bên trong của hai vectơ ngẫu nhiên Gaussian, mỗi phân phối như , độc lập với nhau? Có một số kết quả tiêu chuẩn có sẵn cho …

9 normal-distribution  mathematical-statistics  multivariate-analysis  moments  mgf 

Tôi đang cố gắng chỉ ra rằng thời điểm trung tâm của phân phối đối xứng: là 0 cho các số lẻ. Vì vậy, ví dụ khoảnh khắc trung tâm thứ baTôi đã bắt đầu bằng cách cố gắng chỉ ra rằngTôi không chắc chắn nơi để đi từ đây, …

9 mathematical-statistics  expected-value  moments 

Theo Luật phương sai tổng thể, Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var⁡(X)=E⁡(Var⁡(X∣Y))+Var⁡(E⁡(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Khi cố gắng chứng minh, tôi viết Var(X)=E(X−EX)2=E{E[(X−EX)2∣Y]}=E(Var(X∣Y))Var⁡(X)=E⁡(X−E⁡X)2=E⁡{E⁡[(X−E⁡X)2∣Y]}=E⁡(Var⁡(X∣Y)) \begin{equation} \begin{aligned} \operatorname{Var}(X) &= \operatorname{E}(X - \operatorname{E}X)^2 \\ &= \operatorname{E}\left\{\operatorname{E}\left[(X - \operatorname{E}X)^2\mid Y\right]\right\} \\ &= \operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) \end{aligned} \end{equation} Có gì sai với nó?

9 variance  conditional-probability  expected-value  conditional-expectation  moments 

Trong các bình luận bên dưới một bài đăng của tôi , Glen_b và tôi đã thảo luận về cách phân phối rời rạc nhất thiết phải có ý nghĩa và phương sai phụ thuộc. Đối với một phân phối bình thường, nó có ý nghĩa. Nếu tôi nói với …

9 distributions  variance  mean  independence  moments 

Nếu trong đó hỗ trợ của là . Vì vậy, . Sau đó nói tôi giả sử có khoảnh khắc hữu hạn. Khi , tôi biết điều đó có nghĩa rằng nơi là mật độ liên quan của . Toán học nào tương đương với giả sử có khoảnh khắc …

9 probability  random-variable  expected-value  moments 

Tôi đang tự học về lý thuyết mô hình tuyến tính ngay bây giờ và một điều tôi thấy ngạc nhiên là mặc dù được định nghĩa cho một vectơ ngẫu nhiên , không có đề cập đến những khoảnh khắc tiếp theo bên cạnh ma trận hiệp phương sai.Y …

9 self-study  moments 

Lấy cảm hứng từ câu hỏi này , tôi đã cố gắng để có được một biểu thức cho thời điểm trung tâm thứ ba của tổng số ngẫu nhiên của các biến ngẫu nhiên iid. Câu hỏi của tôi là liệu nó có đúng không và nếu không, cái …

8 random-variable  moments 

Đối với biến ngẫu nhiên không âm , làm thế nào để chứng minh rằng không tăng trong ?XXXE(Xn)1nE(Xn)1nE(X^n)^{\frac1n}nnn

8 mathematical-statistics  random-variable  moments