Câu hỏi được gắn thẻ «uniform»

Phân phối đồng nhất mô tả một biến ngẫu nhiên có khả năng nhận bất kỳ giá trị nào trong không gian mẫu của nó.

4
Mô hình lịch sử sự kiện rời rạc (Survival) trong R
Tôi đang cố gắng để phù hợp với một mô hình thời gian rời rạc trong R, nhưng tôi không chắc làm thế nào để làm điều đó. Tôi đã đọc rằng bạn có thể sắp xếp biến phụ thuộc theo các hàng khác nhau, mỗi hàng cho mỗi lần …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 


2
Kỳ vọng căn bậc hai của tổng các biến ngẫu nhiên thống nhất bình phương độc lập
Đặt là các biến ngẫu nhiên tiêu chuẩn thống nhất được phân phối độc lập và rõ ràng.X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] Kỳ vọng của rất dễ dàng:YnYnY_n E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = …






2
Phân phối có điều kiện của biến ngẫu nhiên thống nhất cho thống kê đơn hàng
Tôi có câu hỏi sau đây: Giả sử U,VU,VU,V là các biến ngẫu nhiên iid theo Unif (0,1)(0,1)(0,1) . phân phối có điều kiện của UUU cho Z:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) gì? Tôi đã thử viết Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot V+(1-\Bbb{I})\cdot U trong đó I={10U<VU>VI={1U<V0U>V\Bbb{I}=\begin{cases}1&U;V\end{cases} Nhưng tôi không đi đâu cả.




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 …



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.