Questions marquées «conditional-expectation»

Soit des observations distinctes (pas de liens). Soit un échantillon bootstrap (un échantillon du CDF empirique) et laissez . Recherchez et . X * 1 , . . . , X ∗ n ˉ X ∗ n = 1X1, . . . ,XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}X∗1, . . . , X∗nX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*} E( ˉ …

9 self-study  variance  bootstrap  cdf  conditional-expectation 

Selon la loi de la variance totale, Var( X) = E( Var( X∣ Y) ) + Var( E( X∣ Y) )Var⁡(X)=E⁡(Var⁡(X∣Y))+Var⁡(E⁡(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) En essayant de le prouver, j'écris Var( X)= E( X- EX)2= E{ E[ ( X- EX)2∣ Y] }= E( Var( X∣ Y) )Var⁡(X)=E⁡(X−E⁡X)2=E⁡{E⁡[(X−E⁡X)2∣Y]}=E⁡(Var⁡(X∣Y)) \begin{equation} \begin{aligned} …

9 variance  conditional-probability  expected-value  conditional-expectation  moments 

Soit et des variables aléatoires. est la moyenne conditionnelle de donné . Nous disons que n'est pas causalement lié à si ne dépend pas de , ce qui implique qu'il est égal à . Maintenant, allons de l'avant avec cette définition de la causalité pendant une seconde. Par la loi …

9 econometrics  causality  conditional-expectation 

Supposons que X =(X1,...,Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n) ~ U(θ,2θ)U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta), où θ∈R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+. Comment calcule-t-on l'espérance conditionnelle de E[X1|X(1),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}], où X(1)X(1)X_{(1)} et X(n)X(n)X_{(n)} sont les statistiques de commande les plus petites et les plus importantes respectivement? Ma première pensée serait que, puisque les statistiques de commande limitent la plage, il …

8 mathematical-statistics  expected-value  uniform  conditional-expectation  order-statistics 

Mme A sélectionne un nombre au hasard dans la distribution uniforme sur . Ensuite, M. B tire de façon répétée et indépendante les nombres de la distribution uniforme sur , jusqu'à ce qu'il obtienne un nombre supérieur à , puis s'arrête. La somme attendue du nombre que M. B tire, …

8 probability  self-study  expected-value  conditional-expectation  geometric-distribution 

J'ai une séquence de variables non négatives telles que: XnXnX_nE(Xn|Cn)=Cnn2E(Xn|Cn)=Cnn2E(X_n|C_n)=\frac{C_n}{n^2} où est une séquence de variables aléatoires convergeant presque sûrement vers .CnCnC_n111 Puis-je conclure que tend à 0 presque sûrement?XnXnX_n Remarque: vous pouvez remplacer par n'importe quelle séquence à somme finie. La question reste essentiellement la même et la réponse …

8 probability  convergence  conditional-expectation 

J'ai deux variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées, à savoir :ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)\epsilon_{1}, \epsilon_{0} \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Gumbel}(\mu,\beta) F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(ϵ)=exp⁡(−exp⁡(−ϵ−μβ)),F(\epsilon) = \exp(-\exp(-\frac{\epsilon-\mu}{\beta})), f(ϵ)=1βexp(−(ϵ−μβ+exp(−ϵ−μβ))).f(ϵ)=1βexp⁡(−(ϵ−μβ+exp⁡(−ϵ−μβ))).f(\epsilon) = \dfrac{1}{\beta}\exp(-\left(\frac{\epsilon-\mu}{\beta}+\exp(-\frac{\epsilon-\mu}{\beta})\right)). J'essaie de calculer deux quantités: Eϵ1Eϵ0|ϵ1[c+ϵ1|c+ϵ1&gt;ϵ0]Eϵ1Eϵ0|ϵ1[c+ϵ1|c+ϵ1&gt;ϵ0]\mathbb{E}_{\epsilon_{1}}\mathbb{E}_{\epsilon_{0}|\epsilon_{1}}\left[c+\epsilon_{1}|c+\epsilon_{1}>\epsilon_{0}\right] Eϵ1Eϵ0|ϵ1[ϵ0| c+ϵ1&lt;ϵ0]Eϵ1Eϵ0|ϵ1[ϵ0|c+ϵ1&lt;ϵ0]\mathbb{E}_{\epsilon_{1}}\mathbb{E}_{\epsilon_{0}|\epsilon_{1}}\left[\epsilon_{0}|c+\epsilon_{1}<\epsilon_{0}\right] J'arrive à un point où je dois faire l'intégration sur quelque chose de la forme: , qui ne semble pas avoir d'intégrale …

8 probability  logistic  conditional-probability  conditional-expectation  gumbel 

J'ai rencontré un lemme dans le papier infoGAN . Je ne comprends pas la dérivation du lemme 5.1 dans l'addendum du document. Il se déroule comme suit (inclus en png): Je ne comprends pas la dernière étape. Pourquoi peut-on tirer dans l'intégrale la plus intérieure, en la transformant en ? …

8 probability  pdf  conditional-expectation  integral 

Est-ce que ? Et qu'en est-il de Je suis confus par les relations. Cela semble intuitivement être le cas. S'il est correct, comment puis-je le prouver mathématiquement. J'ai cherché sur ce site et ailleurs ...E[E(X|Y)|Z]=E[X|Y,Z]E[E(X|Y)|Z]=E[X|Y,Z]E[E(X|Y)|Z] =E[X|Y,Z]E[ E( X| Oui= y) | Z= z] = E[ X| Oui= y, Z= z]E[E(X|Y=y)|Z=z]=E[X|Y=y,Z=z]E[E(X|Y=y)|Z=z] …

8 conditional-expectation 

Je n'ai pas vraiment vu de livres de probabilité calculer l'espérance conditionnelle, à l'exception des algèbres générées par une variable aléatoire discrète. Ils déclarent simplement l'existence de l'attente conditionnelle, ainsi que ses propriétés, et en restent là. Je trouve cela un peu dérangeant et j'essaie de trouver une méthode pour …

8 probability  conditional-probability  conditional-expectation  conditioning  sigma-algebra 

Je cite (soulignement le mien) de la définition de wikipedia : La proposition de la théorie des probabilités connue sous le nom de loi de l'espérance totale, ..., stipule que si X est une variable aléatoire intégrable (c'est-à-dire une variable aléatoire satisfaisant E (| X |) &lt;∞) et Y est …

8 probability  expected-value  conditional-expectation 

Je lisais cette question et j'ai pensé à simuler la quantité requise. Le problème est le suivant: si et sont normaux normaux, qu'est-ce que E (A ^ 2 | A + B) ? Je veux donc simuler E (A ^ 2 | A + B) . (pour une valeur choisie …

8 r  simulation  monte-carlo  conditional-expectation