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.


1
Pourquoi ln [E (x)]> E [ln (x)]?
Nous avons affaire à la distribution lognormale dans un cours de finance et mon manuel indique simplement que c'est vrai, ce que je trouve un peu frustrant car mes antécédents en mathématiques ne sont pas très solides mais je veux l'intuition. Quelqu'un peut-il me montrer pourquoi c'est le cas?



2
Exemple de construction montrant
Comment construire un exemple de distribution de probabilité pour laquelle est valable, en supposant que ?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 L'inégalité qui découle de l'inégalité de Jensen pour un RV valeur positive est comme (l'inégalité inverse si ). En effet, le mappage est convexe pour et concave pour . En suivant la condition d'égalité …

2
Attente du maximum de variables iid Gumbel
Je continue à lire dans des revues économiques sur un résultat particulier utilisé dans des modèles d'utilité aléatoires. Une version du résultat est: si Gumbel ( , alors:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), où γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 est …

1
Valeur attendue de , le coefficient de détermination, sous l'hypothèse nulle
Je suis curieux de la déclaration faite au bas de la première page de ce texte concernant l' ajustementR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Le texte dit: La logique de l'ajustement est la suivante: en régression multiple ordinaire, un prédicteur aléatoire explique en moyenne une proportion 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) de la variation de …

5
Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

2
Valeur attendue de la corrélation parasite
Nous tirons échantillons, chacun de taille , indépendamment d'une distribution normale .n ( μ , σ 2 )NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) À partir des échantillons, nous choisissons ensuite les 2 échantillons qui ont la corrélation de Pearson la plus élevée (absolue).NNN Quelle est la valeur attendue de cette corrélation? Merci [PS Ce n'est …

3
Comment calculez-vous l'espérance de ?
Si est distribué de façon exponentielle (i = 1, ..., n) avec le paramètre \ lambda et que les X_i sont mutuellement indépendants, quelle est l'attente de ( i = 1 , . . . , N ) λ X iXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 en termes de nnn et …


1
Existe-t-il des distributions autres que Cauchy pour lesquelles la moyenne arithmétique d'un échantillon suit la même distribution?
Si suit une distribution de Cauchy, alors suit également exactement la même distribution que ; voir ce fil .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX Cette propriété a-t-elle un nom? Y a-t-il d'autres distributions pour lesquelles cela est vrai? ÉDITER Une autre façon de poser cette question: soit une variable …

2
Attente d'un Gamma carré
Si une distribution Gamma est paramétrée avec αα\alpha et ββ\beta , alors: E( Γ ( α , β) ) = αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} Je voudrais calculer l'espérance d'un Gamma carré, c'est-à-dire: E( Γ ( α , β)2) = ?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? Je pense que c'est: E( …


1
Moyenne et variance d'une distribution de Poisson gonflée à zéro
Quelqu'un peut-il montrer comment la valeur et la variance attendues du Poisson gonflé zéro, avec la fonction de masse de probabilité f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} où est la probabilité que l'observation soit nulle par un processus …

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.