Questions marquées «probability»

Une probabilité fournit une description quantitative de l'occurrence probable d'un événement particulier.

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Estimateur impartial de l'exponentielle de mesure d'un ensemble?
Supposons que nous ayons un ensemble (mesurable et convenablement bien comporté) S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , où BBB est compact. De plus, supposons que nous puissions tirer des échantillons de la distribution uniforme sur BBB rapport à la mesure de Lebesgue λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) et que nous connaissons la mesure λ(B)λ(B)\lambda(B) . Par …
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Est-il possible que deux variables aléatoires d'une même famille de distribution aient la même attente et variance, mais des moments supérieurs différents?
Je pensais à la signification de la famille à l'échelle de l'emplacement. Je crois comprendre que pour chaque XXX membre d'un emplacement famille à grande échelle avec des paramètres emplacement et échelle, la distribution de ne dépend pas de tous les paramètres et il est le même pour tous appartenant …
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Un MCMC remplissant un équilibre détaillé donne-t-il une distribution stationnaire?
Je suppose que je comprends l'équation de la condition d'équilibre détaillé, qui stipule que pour la probabilité de transition et la distribution stationnaire , une chaîne de Markov satisfait à l'équilibre détaillé siqqqππ\piq(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)\pi(y)=q(y|x)\pi(x), cela a plus de sens pour moi si je le reformule comme: q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).\frac{q(x|y)}{q(y|x)}= \frac{\pi(x)}{\pi(y)}. Fondamentalement, la probabilité …
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Transformations de densité de probabilité différentes dues au facteur jacobien
Dans Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning, j'ai lu ce qui suit, juste après l' introduction de la densité de probabilité :p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x Sous un changement de variable non linéaire, une densité de probabilité se transforme différemment d'une fonction simple, en raison du facteur jacobien. Par exemple, si nous considérons un …
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Pourquoi les modèles «erreur dans X» ne sont-ils pas plus largement utilisés?
Lorsque l' on calcule l'erreur - type d'un coefficient de régression, nous ne tenons pas compte du caractère aléatoire dans la matrice de conception XXX . Dans OLS par exemple, on calcule var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) en tant que var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Si le XXX était considéré comme aléatoire, la loi de la …
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Comment les Bayésiens vérifient-ils leurs méthodes en utilisant des méthodes de simulation Monte Carlo?
Contexte : J'ai un doctorat en psychologie sociale, où les statistiques théoriques et les mathématiques étaient à peine couvertes dans mes cours quantitatifs. Au cours des études de premier cycle et des cycles supérieurs, on m'a enseigné (un peu comme beaucoup d'entre vous aussi dans les sciences sociales, probablement) à …
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Somme limite des variations gamma iid
Soit une séquence de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées avec la fonction de densité de probabilité; Montrez queX1,X2,…X1,X2,…X_1,X_2,\ldotsf(x)={12x2e−x0if x>0;otherwise.f(x)={12x2e−xif x>0;0otherwise. f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{2}x^2 e^{-x} & \mbox{if $x>0$};\\ 0 & \mbox{otherwise}.\end{array} \right. limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n−−√)]≥12limn→∞P[X1+X2+…+Xn≥3(n−n)]≥12\lim_{n\to \infty} P[X_1+X_2+\ldots+X_n\ge 3(n-\sqrt{n})] \ge \frac{1}{2} Ce que j'ai tenté À première vue, j'ai pensé qu'il …
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