Câu hỏi được gắn thẻ «order-statistics»

Thống kê thứ tự của một mẫu là các giá trị được đặt theo thứ tự tăng dần. Thống kê thứ tự thứ i của mẫu thống kê bằng giá trị nhỏ nhất thứ i của nó; vì vậy tối thiểu mẫu là thống kê đơn hàng đầu tiên & tối đa mẫu là cuối cùng. Đôi khi, 'thống kê đơn hàng' được sử dụng để có nghĩa là toàn bộ tập hợp thống kê đơn hàng, tức là các giá trị dữ liệu bỏ qua chuỗi trong đó chúng xảy ra. Sử dụng cũng cho số lượng liên quan như khoảng cách.

2
Chuyển đổi số liệu thống kê đơn hàng
Giả sử các biến ngẫu nhiên và là độc lập và phân phối . rằng có \ phân phối văn bản {Exp} (1) .X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlog⁡max(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) Tôi đã bắt đầu vấn đề này bằng cách đặt {X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}{X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}\{X_1,...,X_n,Y_1,...Y_n\} = \{Z_1,...,Z_n\} Sau đó, max(Yn,Xn)=Z(2n)max(Yn,Xn)=Z(2n)\max(Y_n,X_n)= Z_{(2n)} sẽ được phân …
4
Làm thế nào để thực hiện nhiều bài kiểm tra chi bình phương sau hoc trên bảng 2 X 3?
Tập dữ liệu của tôi bao gồm tổng tỷ lệ tử vong hoặc tỷ lệ sống của một sinh vật ở ba loại địa điểm, trong nước, giữa kênh và ngoài khơi. Các số trong bảng dưới đây đại diện cho số lượng trang web. 100% Mortality 100% Survival Inshore …
1
Thống kê đơn hàng để phân phối beta
Hãy được iid vẽ từ B e t một ( kx1, ... , xnx1,Giáo dục,xnx_1,\dots,x_n. Làm thế nào là thống kê đơn hàng tối thiểu và tối đa được phân phối, tương ứng?B e t a ( k2, k - p - 12)Betmột(k2,k-p-12)Beta\left(\frac{k}2,\frac{k-p-1}{2}\right) Tôi sẽ đánh giá rất cao một …
1
Khoảng cách giữa các biến ngẫu nhiên thống nhất rời rạc
Đặt là iid các biến ngẫu nhiên thống nhất rời rạc trên (0,1) và thống kê thứ tự của chúng là . n U ( 1 ) , Mạnh , U ( n )U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_nnnnU(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Xác định cho với .Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)}i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, nU0=0U0=0U_0=0 Tôi đang cố gắng tìm …
2
Kỳ vọng có điều kiện của thống kê biến ngẫu nhiên thống nhất cho thống kê đơn hàng
Giả sử X = ~ , trong đó .(X1,...,Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n)U(θ,2θ)U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta)θ∈R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ Làm thế nào để tính toán kỳ vọng có điều kiện của , trong đó và lần lượt là thống kê đơn hàng nhỏ nhất và lớn nhất?E[X1|X(1),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}]X(1)X(1)X_{(1)}X(n)X(n)X_{(n)} Suy nghĩ đầu tiên của tôi là vì …
3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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 …
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 …
1
Có một biến ngẫu nhiên
Hãy tưởng tượng tôi đã đưa ra một biến ngẫu nhiên XXX với supp(X)=(0,∞)(X)=(0,∞)(X)=(0,\infty) và P(X∈(0,a))>0P(X∈(0,a))>0\mathbb P(X \in (0,a))>0 đối với bất kỳ cố định a>0a>0a>0 Bây giờ được đưa ra một mẫu iid X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n - Có thể là X(2)/X(1)→P1X(2)/X(1)→P1X^{(2)}/X^{(1)}\xrightarrow{\mathbb P}1 cho n→∞n→∞n \to \infty, Ở đâu X(i)X(i)X^{(i)} mô tả …
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.