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.
Si la valeur attendue de est , quelle est la valeur attendue de ? Peut-il être calculé analytiquement?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) Le paramétrage que j'utilise est le taux de forme.
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?
Pour les variables aléatoires et une matrice semi-définie positive A : existe-t-il une expression simplifiée pour la valeur attendue, E [ T r ( X T A X ) ] et la variance, V a r [ T r ( X T A X ) ] ? Veuillez noter que …
Je voudrais apprendre à calculer la valeur attendue d'une variable aléatoire continue. Il semble que la valeur attendue est E[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫-∞∞XF(X)réXE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}x où f(x)F(X)f(x) est la fonction de densité de probabilité de XXX . Supposons que la fonction de densité de probabilité de soit f ( x ) = …
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 …
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 …
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 …
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 = …
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 …
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 …
Je me demande simplement s'il est possible de trouver la valeur attendue de x si elle est normalement distribuée, étant donné qu'elle est inférieure à une certaine valeur (par exemple, inférieure à la valeur moyenne).
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 …
Étant donné une séquence de variables aléatoires iid, disons, pour , j'essaie de limiter le nombre attendu de fois la moyenne empirique dépassera une valeur, , alors que nous continuons à tirer des échantillons, à savoir: i = 1 , 2 , . .Xi∈[0,1]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]1i=1,2,...,ni=1,2,...,ni = 1,2,...,nc≥0T d e …
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 …
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