La distribution de probabilité conjointe de plusieurs variables aléatoires donne la probabilité qu'elles se trouvent toutes simultanément dans une région particulière.
Si la probabilité conjointe est l'intersection de 2 événements, alors la probabilité conjointe de 2 événements indépendants ne devrait-elle pas être nulle puisqu'ils ne se croisent pas du tout? Je suis confus.
La limite supérieure de Fréchet – Hoeffding s'applique à la fonction de distribution des copules et est donnée par C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Existe-t-il une limite supérieure similaire (dans le sens où cela dépend des densités marginales) pour la densité de copule au lieu du CDF?c(u1,...,ud)c(u1,...,ud)c(u_1,...,u_d) Toute référence serait grandement appréciée.
J'écris sur l'utilisation d'une «distribution de probabilité conjointe» pour un public qui serait plus susceptible de comprendre la «distribution multivariée», donc j'envisage d'utiliser la dernière. Cependant, je ne veux pas perdre de sens en faisant cela. Wikipédia semble indiquer qu'il s'agit de synonymes. Sont-ils? Sinon, pourquoi pas?
Soit une distribution conjointe de deux variables catégorielles , avec . Supposons que échantillons ont été tirés de cette distribution, mais nous ne recevons que les comptes marginaux, à savoir pour :px,ypx,yp_{x,y}X,YX,YX,Yx,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\}nnnj=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j),Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j), S_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(X_i=l)}, T_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(Y_i=j)}, Quel est l'estimateur du maximum de vraisemblance pour , étant donné …
Supposons que j'ai une fonction de génération de moment conjoint pour une distribution conjointe avec CDF F X , Y ( x , y ) . Est-ce que M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s , 0 ) ⋅ M X …
L'un des problèmes de mon manuel se pose comme suit. Un vecteur continu stochastique bidimensionnel a la fonction de densité suivante: FX, Y( x , y) = { 15 x y20si 0 <x <1 et 0 <y <xautrementfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= …
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …
Laissez être IID uniformes variables aléatoires discrètes sur (0,1) et leurs statistiques d'ordre soit .U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_nnnnU(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Définissez pour avec .Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)}i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, nU0=0U0=0U_0=0 J'essaie de comprendre la distribution conjointe des et leur distribution marginale et peut-être leurs premiers instants. Quelqu'un peut-il donner un indice à ce sujet. Pouvez-vous …
Il existe généralement de nombreuses distributions conjointes cohérentes avec un ensemble connu de distributions marginales .P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n)fi(xi)=P(Xi=xi)fi(xi)=P(Xi=xi)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) De ces distributions conjointes, le produit est-il formé en prenant le produit des marginaux celui ayant l'entropie la plus élevée?∏ifi(xi)∏ifi(xi)\prod_i f_i(x_i) …
Version courte J'essaie de résoudre / approximer analytiquement la probabilité composite qui résulte de tirages de Poisson indépendants et d'un échantillonnage supplémentaire avec ou sans remplacement (je ne me soucie pas vraiment lequel). Je veux utiliser la vraisemblance avec MCMC (Stan), donc je n'ai besoin de la solution que jusqu'à …
J'ai un problème sous la main, que je ne peux pas résoudre. Quelqu'un peut-il m'aider à commencer? Y1<Y2<Y3Y1<Y2<Y3Y_1<Y_2<Y_3 : Une statistique d'ordre de taille 3 à partir d'une distribution ayant pdf Définissez également La tâche consiste à calculer le pdf commun de .f(x)=2x 0<x<1f(x)=2x 0<x<1 f(x)=2x\ \ \ 0<x<1U1=Y1Y2 and …
Question simple, mais étonnamment difficile à trouver en ligne. Je sais que pour un RV , on définit le kème moment comme où l'égalité suit si , pour une densité et Lebesgue mesure .XXX∫Xk dP=∫xkf(x) dx∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = \int x^k f(x) \ dxp=f⋅mp=f⋅mp = f …
Soit et des variables aléatoires univariées avec CDF telles que: où , sont des fonctions connues.X:Ω→RX:Ω→RX:\Omega\to\mathbb{R}Y:Ω→RY:Ω→RY:\Omega\to\mathbb{R}FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)FX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×RFX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×R F_{X,Y}(x,y)=G_1(x)G_2(y),\forall (x,y)\in\mathbb{R}\times\mathbb{R} G1:R→RG1:R→RG_1:\mathbb{R}\to\mathbb{R}G2:R→RG2:R→RG_2:\mathbb{R}\to\mathbb{R} Question : Est-il vrai que et sont des VR indépendants?XXXYYY Quelqu'un peut-il me donner quelques indices? J'ai essayé de: mais je ne sais pas pourquoi (ou si) \ lim_ {y \ …
La distance de Mahalanobis, lorsqu'elle est utilisée à des fins de classification, suppose généralement une distribution normale multivariée, et les distances par rapport au centroïde doivent ensuite suivre une (avec degrés de liberté égaux au nombre de dimensions / caractéristiques). Nous pouvons calculer la probabilité qu'un nouveau point de données …
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