Questions marquées «bernoulli-distribution»

La distribution de Bernoulli est une distribution discrète paramétrée par une seule probabilité de «succès». C'est un cas particulier de la distribution binomiale.

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Comment dériver la fonction de vraisemblance de la distribution binomiale pour l'estimation des paramètres?
Selon Miller and Freund's Probability and Statistics for Engineers, 8ed (pp.217-218), la fonction de vraisemblance à maximiser pour la distribution binomiale (essais de Bernoulli) est donnée comme suit : L(p)=∏ni=1pxi(1−p)1−xiL(p)=∏i=1npxi(1−p)1−xiL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Comment arriver à cette équation? Cela me semble assez clair concernant les autres distributions, Poisson et Gaussienne; L(θ)=∏ni=1PDF …
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Distribution d'échantillonnage de deux populations Bernoulli indépendantes
Supposons que nous avons des échantillons de deux variables aléatoires de Bernoulli indépendantes, Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1) et Ber(θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) . Comment prouver que (X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar X_1-\bar X_2)-(\theta_1-\theta_2)}{\sqrt{\frac{\theta_1(1-\theta_1)}{n_1}+\frac{\theta_2(1-\theta_2)}{n_2}}}\xrightarrow{d} \mathcal N(0,1)? Supposons que n1≠n2n1≠n2n_1\neq n_2 .
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Relation entre les coefficients de corrélation phi, Matthews et Pearson
Les coefficients de corrélation phi et Matthews sont-ils le même concept? Comment sont-ils liés ou équivalents au coefficient de corrélation de Pearson pour deux variables binaires? Je suppose que les valeurs binaires sont 0 et 1. La corrélation de Pearson entre deux variables aléatoires de Bernoulli et est:yxxxyyy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho …
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La taille de l'échantillon est nécessaire pour estimer la probabilité de «succès» dans l'essai Bernoulli
Supposons qu'un jeu propose un événement qui, à la fin, donne une récompense ou ne donne rien. Le mécanisme exact pour déterminer si la récompense est donnée est inconnu, mais je suppose qu'un générateur de nombres aléatoires est utilisé, et si le résultat est supérieur à une valeur codée en …
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