Câu hỏi được gắn thẻ «random-variable»

Một biến ngẫu nhiên hoặc biến ngẫu nhiên là một giá trị có thể thay đổi cơ hội (nghĩa là tính ngẫu nhiên theo nghĩa toán học).


2
Làm thế nào để tính giá trị kỳ vọng của một phân phối chuẩn thông thường?
Tôi muốn tìm hiểu cách tính giá trị mong đợi của một biến ngẫu nhiên liên tục. Dường như giá trị kỳ vọng là E[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫−∞∞xf(x)dxE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}x nơi f(x)f(x)f(x) là hàm mật độ xác suất của XXX . Giả sử hàm mật độ xác suất của XXX là f(x)=12π−−√e−x22f(x)=12πe−x22f(x) …



5
khi
XXX vàYYY được phân phối một cách độc lập các biến ngẫu nhiên màX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)} vàY∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right). Sự phân bố của là gìZ=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X ? Mật độ chung của (X,Y)(X,Y)(X,Y) được cho bởi fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|<w\}} Pdf biên của ZZZ là sau đó fZ(z)=∫∞|z|fZ,W(z,w)dwfZ(z)=∫|z|∞fZ,W(z,w)dwf_Z(z)=\displaystyle\int_{|z|}^\infty f_{Z,W}(z,w)\,\mathrm{d}w , mà không dẫn tôi đi đâu cả. Một …

2
Ví dụ xây dựng hiển thị
Cách xây dựng một ví dụ về phân phối xác suất mà , giả sử ?E ( 1X )=1E ( X )E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)} P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 Sự bất bình đẳng xuất phát từ sự bất bình đẳng của Jensen đối với RV có giá trị dương giống như (bất đẳng thức ngược nếu …

1
Gói GBM so với Caret sử dụng GBM
Tôi đã điều chỉnh mô hình bằng cách sử dụng caret, nhưng sau đó chạy lại mô hình bằng gbmgói. Theo hiểu biết của tôi rằng caretgói sử dụng gbmvà đầu ra phải giống nhau. Tuy nhiên, chỉ cần chạy thử nhanh bằng cách sử dụng data(iris)cho thấy sự khác …



2
Định lý của Slutsky vẫn còn hiệu lực khi cả hai chuỗi đều hội tụ đến một biến ngẫu nhiên không suy biến?
Tôi bối rối về một số chi tiết về định lý của Slutsky : Đặt {Xn}{Xn}\{X_n\} , {Yn}{Yn}\{Y_n\} là hai chuỗi các phần tử ngẫu nhiên vô hướng / vectơ / ma trận. Nếu XnXnX_n hội tụ phân phối cho một phần tử ngẫu nhiên XXX và YnYnY_n hội tụ …

3
Về sự hội tụ trong xác suất
Hãy {Xn}n≥1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1} là một chuỗi các biến ngẫu nhiên st Xn→aXn→aX_n \to a trong xác suất, nơi a&gt;0a&gt;0a>0 là một hằng số cố định. Tôi đang cố gắng để hiển thị như sau: Xn−−−√→a−−√Xn→a\sqrt{X_n} \to \sqrt{a} và aXn→1aXn→1\frac{a}{X_n}\to 1 cả hai xác suất. Tôi ở đây để xem logic …



2
Làm thế nào để tham số hóa tỷ lệ của hai biến phân phối thông thường, hoặc nghịch đảo của một biến?
Vấn đề: Tôi đang tham số hóa các bản phân phối để sử dụng làm mục sư và dữ liệu trong phân tích tổng hợp Bayes. Dữ liệu được cung cấp trong tài liệu dưới dạng thống kê tóm tắt, hầu như chỉ được giả định là được phân phối …

5
Có thể hai Biến ngẫu nhiên từ cùng một gia đình phân phối có cùng kỳ vọng và phương sai, nhưng thời điểm cao hơn khác nhau không?
Tôi đã suy nghĩ về ý nghĩa của gia đình quy mô địa điểm. Theo tôi hiểu rằng đối với mỗi thành viên của một gia đình quy mô vị trí với các thông số địa điểm và quy mô, sau đó sự phân bố của không phụ thuộc của …

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.