Questions marquées «expected-value»

La valeur attendue d'une variable aléatoire est une moyenne pondérée de toutes les valeurs possibles qu'une variable aléatoire peut prendre, avec des poids égaux à la probabilité de prendre cette valeur.

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Attente conditionnelle du R au carré
Considérez le modèle linéaire simple: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon où et , et contient une colonne des constantes.ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2)X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p}p≥2p≥2p\geq2XXX Ma question est, étant donné , et , existe-t-il une formule pour une borne supérieure non triviale sur *? (en supposant que le modèle a été estimé par OLS).E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X)ββ\betaσσ\sigmaE(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) * J'ai supposé, en écrivant …
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Valeur attendue de la médiane de l'échantillon compte tenu de la moyenne de l'échantillon
Soit YYY la médiane et soit X¯X¯\bar{X} la moyenne d'un échantillon aléatoire de taille n=2k+1n=2k+1n=2k+1 d'une distribution N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) . Comment puis-je calculer E(Y|X¯=x¯)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) ? Intuitivement, en raison de l'hypothèse de normalité, il est logique de prétendre que E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|\bar{X}=\bar{x})=\bar{x} et c'est effectivement la bonne réponse. Cela peut-il être montré avec rigueur? …
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La matrice d'information observée est un estimateur cohérent de la matrice d'information attendue?
J'essaie de prouver que la matrice d'information observée évaluée à l'estimateur du maximum de vraisemblance faiblement cohérent (MLE) est un estimateur faiblement cohérent de la matrice d'information attendue. C'est un résultat largement cité mais personne ne donne de référence ou de preuve (j'ai épuisé je pense les 20 premières pages …
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
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 
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Valeur attendue vs valeur la plus probable (mode)
La valeur attendue d'une distribution f(x)f(x)f(x) est la moyenne, c'est-à-dire la valeur moyenne pondérée E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx La valeur la plus probable est le mode, c'est-à-dire la valeur la plus probable. Cependant, nous attendons-nous à voir nombreuses fois? Citant d' ici :E[x]E[x]E[x] Si les résultats ne sont …
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Pourquoi le nombre de variables uniformes continues sur (0,1) nécessaires pour que leur somme dépasse un a-t-il une moyenne
Résumons un flux de variables aléatoires, ; soit le nombre de termes dont nous avons besoin pour que le total dépasse un, c'est-à-dire que est le plus petit nombre tel queXiiid∼U(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY>1.X1+X2+⋯+XY>1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Pourquoi la moyenne de égale à la constante …
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Quelle est la valeur attendue de la distribution de Dirichlet modifiée? (problème d'intégration)
Il est facile de produire une variable aléatoire avec une distribution de Dirichlet en utilisant des variables Gamma avec le même paramètre d'échelle. Si: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Alors: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) Problème Que se passe-t-il si les paramètres d'échelle ne sont pas …
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Caret glmnet vs cv.glmnet
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle est la bonne façon d'utiliser glmnet avec …
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