Je suis tombé sur la formule pour obtenir les limites de confiance supérieures sur le problème des bandits armés de k: clnNjenje-----√clnNinic\sqrt{\frac{\text{ln} N_i}{n_i}} où njenin_i est la quantité d'échantillons que nous avons pour ce bandit particulier et NjeNiN_iest la quantité totale d'échantillons que nous avons de tous les bandits. Le …
Mon but ultime est de pouvoir générer un vecteur de taille NNNdes variables aléatoires de Bernoulli corrélées. Une façon de le faire est d'utiliser l'approche Coupla gaussienne. Cependant, l'approche Coupla gaussienne me laisse juste un vecteur: (p1, … ,pN) ∈ [ 0 , 1]N(p1,…,pN)∈[0,1]N (p_1, \ldots, p_N) \in [0,1]^N Supposons …
Ce problème est apparu dans mes recherches: supposons que Vje∼ EDVi∼EDV_i \sim \text{ED} sont les distributions exponentielles iid (ED) avec la moyenne 111 et laisse λλ\lambdaêtre un nombre non négatif. Est-il vrai que ∑k = 0∞λke- λV0⋯Vkk !∼ ED ?∑k=0∞λke−λV0⋯Vkk!∼ED? \sum_{k=0}^{\infty} \frac{\lambda^k e^{-\lambda}V_{0} \cdots V_k}{k!} \sim \text{ED}? Cela passe le …
L'apprentissage en profondeur est un sujet de plus en plus d'actualité de nos jours. Quelles sont les principales hypothèses qui font que l'apprentissage en profondeur manque dans certains ensembles de données. Ex: fonctionne-t-il bien sur des ensembles de données bruyants?
Dans la plupart des cours de théorie des probabilités de base, vos fonctions de génération de moment (mgf) sont utiles pour calculer les moments d'une variable aléatoire. En particulier l'attente et la variance. Maintenant, dans la plupart des cours, les exemples qu'ils fournissent pour l'attente et la variance peuvent être …
Supposons que est un vecteur de variables aléatoires. Veuillez ensuite vérifier que .XXXk×1k×1k\times 1EX′(EXX′)−1EX≤1EX′(EXX′)−1EX≤1EX^{\prime}(EXX^{\prime})^{-1}EX\leq 1 Lorsque c'est un résultat bien connu que . Mais comment le revendiquer en général?K=1K=1K=1(EX)2≤EX2(EX)2≤EX2(EX)^{2}\leq EX^{2}
Mon problème de devoirs est de donner un contre-exemple où une certaine statistique n'est en général pas suffisamment minimale. Quels que soient les détails de la recherche d'un contre-exemple particulier pour cette statistique particulière, cela me pose la question suivante: Question: Comment peut-on formuler la condition de ne pas être …
Motivation Dans le contexte de l'inférence post-sélection de modèle, Leeb et Pötscher (2005) écrivent: Bien que l'on sache depuis longtemps que l'uniformité (au moins localement) par rapport aux paramètres est un problème important dans l'analyse asymptotique, cette leçon a souvent été oubliée dans la pratique quotidienne de la théorie économétrique …
Nous étudions souvent le modèle de mélange gaussien comme un modèle utile dans l'apprentissage automatique et ses applications. Quelle est la signification physique de ce " mélange "? Est-il utilisé parce qu'un modèle de mélange gaussien modélise la probabilité d'un certain nombre de variables aléatoires ayant chacune sa propre valeur …
Soit la statistique d'ordre d'un échantillon iid de taille de . Supposons que les données soient censurées afin que nous ne voyions que le haut des données, c'est-à-direMettez , quelle est la distribution asymptotique de X(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)}, \ldots, X_{(n)}nnnexp(λ)exp(λ)\exp(\lambda)(1−p)×100(1−p)×100(1-p) \times 100%X(⌊pn⌋),X(⌊pn⌋+1),…,X(n).X(⌊pn⌋),X(⌊pn⌋+1),…,X(n).X_{(\lfloor p n \rfloor )}, X_{(\lfloor p n\rfloor + 1)}, \ldots, …
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 …
Selon le théorème de Rao-Blackwell , si la statistique est suffisante et complète pour , et , alors est un estimateur sans biais à variance minimale uniforme (UMVUE).TTTθθ\thetaE(T)=θE(T)=θE(T)=\thetaTTT Je me demande comment justifier qu'un estimateur non biaisé soit une UMVUE: si n'est pas suffisant, peut-il s'agir d'une UMVUE?TTT si n'est …
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