Questions marquées «mathematical-statistics»

Théorie mathématique des statistiques, concernée par les définitions formelles et les résultats généraux.

1
Comment puis-je calculer
Comment évaluer l'attente du CDF normal au carré sous forme fermée? E [ Φ ( a Z+ b )2] = ∫∞- ∞Φ ( a z+ b )2ϕ ( z)rézE[Φ(uneZ+b)2]=∫-∞∞Φ(unez+b)2ϕ(z)réz\mathbb{E}\left[\Phi\left(aZ+b\right)^{2}\right] = \int_{-\infty}^{\infty}\Phi\left(az+b\right)^{2}\phi(z)\,dz Ici, , b sont des nombres réels, Z ∼ N ( 0 , 1 ) , et ϕ ( …






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Variance du maximum des variables aléatoires gaussiennes
Étant donné les variables aléatoires échantillonné iid à partir de , définissez X1,X2,⋯,XnX1,X2,⋯,XnX_1,X_2, \cdots, X_n∼N(0,σ2)∼N(0,σ2)\sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)Z=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ = \max_{i \in \{1,2,\cdots, n \}} X_i Nous avons cela E[Z]≤σ2logn−−−−−√E[Z]≤σ2log⁡n\mathbb{E}[Z] \le \sigma \sqrt{2 \log n} . Je me demandais s'il y avait des limites supérieures / inférieures sur Var(Z)Var(Z)\text{Var}(Z) ?

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La moyenne d'un ensemble de moyennes sera-t-elle toujours la même que la moyenne obtenue à partir de l'ensemble des données brutes?
Si j'ai calculé la moyenne de 4 ensembles de données (qui ont des tailles d'échantillon différentes), puis-je alors obtenir une "moyenne globale" en calculant la "moyenne des moyennes"? Si oui, cette «moyenne des moyens» sera-t-elle la même que si j'avais combiné les données des 4 ensembles et calculé la moyenne?

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Solution au problème des chars allemands
Existe-t-il une preuve mathématique formelle que la solution au problème des chars allemands est fonction uniquement des paramètres k (nombre d'échantillons observés) et m (valeur maximale parmi les échantillons observés)? En d'autres termes, peut-on prouver que la solution est indépendante des autres valeurs d'échantillon en plus de la valeur maximale?

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Sur l'existence de l'UMVUE et le choix de l'estimateur de dans la population
Soit soit un échantillon aléatoire tiré de population où .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Je recherche l'UMVUE de .θθ\theta La densité conjointe de est(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , où g( θ , T( x ) ) = 1( θ 2 π√)nexp[ 1θ∑ni = 1Xje- …



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Preuve facile de ?
Soit des variables aléatoires normales standard indépendantes. Il existe de nombreuses (longues) preuves, montrant queZ1,⋯,ZnZ1,⋯,ZnZ_1,\cdots,Z_n ∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χ2n−1∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χn−12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1} De nombreuses preuves sont assez longues et certaines utilisent l'induction (par exemple l'inférence statistique de Casella). Je me demande s'il existe une preuve facile de ce …

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Le Paradoxe de Simpson couvre-t-il toutes les instances de retournement d'une variable cachée?
Ce qui suit est une question sur les nombreuses visualisations offertes comme «preuve par l'image» de l'existence du paradoxe de Simpson, et peut-être une question sur la terminologie. Le Paradoxe de Simpson est un phénomène assez simple à décrire et à donner des exemples numériques (la raison pour laquelle cela …


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