Câu hỏi được gắn thẻ «random-variable»

Cho và các biến ngẫu nhiên bình thường có hệ số tương quan , làm cách nào để tìm mối tương quan giữa các biến ngẫu nhiên sau và ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Now, if X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Có phân phối nào cho hai biến ngẫu nhiên iid trong đó phân phối chung của X - Y là đồng nhất trên hỗ trợ [0,1] không?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Làm cách nào tôi có thể tạo chuỗi thời gian nhị phân sao cho: Xác suất trung bình quan sát 1 được chỉ định (giả sử 5%); Xác suất có điều kiện quan sát 1 lúc đưa giá trị tại t - 1 (nói 30% nếu t - 1 giá …

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Chúng ta có thể nói bất cứ điều gì về sự phụ thuộc của một biến ngẫu nhiên và chức năng của một biến ngẫu nhiên không? Ví dụ là X 2X2X^2 phụ thuộc vào XXX ?

15 probability  random-variable 

Dường như có rất nhiều nhầm lẫn trong việc so sánh sử dụng glmnetbên trong caretđể tìm kiếm một lambda tối ưu và sử dụng cv.glmnetđể thực hiện cùng một nhiệm vụ. Nhiều câu hỏi đã được đặt ra, ví dụ: Mô hình phân loại train.glmnet so với cv.glmnet? Cách …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Giả sử tôi có một biến phân loại có thể lấy các giá trị A, B, C và D. Làm cách nào tôi có thể tạo 10000 điểm dữ liệu ngẫu nhiên và kiểm soát tần số của từng điểm? Ví dụ: A = 10% B = 20% C = …

14 random-variable 

Tôi biết rằng một tổng số Gaussian là Gaussian. Vì vậy, một hỗn hợp Gaussian khác nhau như thế nào? Ý tôi là, một hỗn hợp Gaussian chỉ là một tổng số Gaussian (trong đó mỗi Gaussian được nhân với hệ số trộn tương ứng) phải không?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Tôi đang phân tích phân phối độ trễ mạng. Thời gian tải lên trung bình (U) là 0,5 giây. Thời gian tải xuống trung bình (D) là 2 giây. Tuy nhiên, tổng thời gian trung bình (đối với mỗi điểm dữ liệu, T = U + D) là 4s. Những …

13 random-variable  median  summations 

Tôi đã hỏi về điều này trước đây và đã thực sự vật lộn với việc xác định điều gì tạo ra một tham số mô hình và điều gì làm cho nó trở thành một biến tiềm ẩn. Vì vậy, nhìn vào các chủ đề khác nhau về chủ …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Tôi biết, tôi không thể sử dụng tích chập. Tôi có hai biến ngẫu nhiên A và B và chúng phụ thuộc. Tôi cần chức năng phân phối của A + B

13 random-variable  non-independent 

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 …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

Những ưu và nhược điểm của việc sử dụng LARS [1] so với sử dụng gốc tọa độ để phù hợp với hồi quy tuyến tính chính quy L1? Tôi chủ yếu quan tâm đến các khía cạnh hiệu suất (vấn đề của tôi có xu hướng có Nhàng trăm …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Tại trang trung tâm AP này Biến ngẫu nhiên so với biến đại số , tác giả, Peter Flanagan-Hyde rút ra sự phân biệt giữa các biến đại số và biến ngẫu nhiên. Một phần anh nói x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , nhưng X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - …

13 probability  random-variable 

Đối với một biến ngẫu nhiên X∼Exp(λ)X~Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda) ( E[X]=1λE[X]= =1λ\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda} ) Tôi cảm thấy bằng trực giác rằngE[X|X>x]E[X|X>x]\mathbb{E}[X|X > x]phải bằngvì thuộc tính không nhớ, phân phối củagiống với củanhưng đượcsang phải bởi.X | X > x X xx+E[X]x+E[X]x + \mathbb{E}[X]X|X>xX|X>xX|X > xXXXxxx Tuy nhiên, tôi đang …

13 random-variable  exponential  conditional-expectation