Je lis un livre d'analyse de séries chronologiques et la formule de l'échantillon d'autocovariance est définie dans le livre comme: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) avecpour . est la moyenne.γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;ˉ xh=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1x¯x¯\bar{x} Quelqu'un peut-il expliquer intuitivement pourquoi nous divisons la somme par et non par ? Le …
Supposons que vous ayez un ensemble de résistances R, qui sont toutes distribuées avec la moyenne μ et la variance σ. Considérons une section d'un circuit avec la disposition suivante: (r) || (r + r) || (r + r + r). La résistance équivalente de chaque partie est r, 2r …
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
Bon nombre des questions que j'ai postées sur SE le mois dernier visaient à m'aider à résoudre ce problème particulier. Toutes les questions ont été répondues, mais je ne peux toujours pas trouver de solution. J'ai donc pensé que je devrais simplement poser le problème que j'essaie de résoudre directement. …
Cette question a déjà une réponse ici : Comment seuiller la prédiction de probabilité multiclasse pour obtenir une matrice de confusion? (1 réponse) Fermé il y a 3 mois . Ce qui précède est un exemple très simple d'avoir une sortie de classificateur de probabilité pour un cas de classe …
Soit et des événements indépendants, et que et soient des événements indépendants. Comment puis-je montrer que et sont également des événements indépendants?UNEUNEABBBUNEUNEACCCUNEUNEAB ∪ CB∪CB\cup C Selon la définition des événements indépendants, et sont indépendants si et seulement siUNEUNEAB ∪ CB∪CB\cup CP( A ∩ ( B ∪ C) ) = P( …
J'essaie d'avoir une intuition plus claire derrière: "Si rend plus probable alors rend plus probable" ieUNEAABBBBBBUNEAA Soit la taille de l'espace dans lequel se trouvent et , puisn ( S)n(S)n(S)UNEAABBB Revendication: doncP( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( A B ) / n ( A ) > …
Un ami m'a posé la question suivante. Je n'ai pas pu l'aider mais j'espère que quelqu'un pourra me l'expliquer. Je n'ai pas pu trouver d'exemple similaire. Merci pour toute aide et explication. Q: Les résultats de 100 expériences de lancer de pièces sont enregistrés comme 0 = "Queue" et 1 …
La fonction de densité de probabilité d'une distribution uniforme (continue) est indiquée ci-dessus. L'aire sous la courbe est 1 - ce qui est logique puisque la somme de toutes les probabilités dans une distribution de probabilité est 1. Formellement, la fonction de probabilité ci-dessus (f (x)) peut être définie comme …
Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Cela se produit par exemple parce que, si nous utilisons la fonction d'activation ReLU à l'intérieur d'un réseau profond, et supposons via le CLT que les entrées d'une couche donnée sont approximativement normales, alors c'est la distribution des sorties. (Je suis …
J'ai donc eu un test de probabilité et je ne pouvais pas vraiment répondre à cette question. Il a juste demandé quelque chose comme ceci: "En considérant que est une variable aléatoire, 0 , utilisez l'inégalité correcte pour prouver ce qui est supérieur ou égal, E (X ^ 2) ^ …
Soit X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) des variables aléatoires uniformes standard indépendantes et distribuées de manière identique. Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] L'attente de YnYnY_n est simple: E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} Maintenant pour la partie …
Soit IID et . Cela semble évident, mais j'ai du mal à le déduire formellement.ˉ X = ∑ n i = 1 X i E [ X iXiXiX_iX¯=∑ni=1XiX¯=∑i=1nXi\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE[XiX¯]= ?E[XiX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?
Je dois vous assurer que mon sitemap XML a moins de des déchets (liens brisés). La liste d'URL se compte par centaines de milliers, et même s'il était possible de les tester tous 1 par 1, je préfère ne pas, pour de nombreuses raisons:1 %1%1\% 1 - Saved bandwidth 2 …
Eh bien, nous ne pouvons pas, voir par exemple https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence pour un contre-exemple intéressant. Mais la vraie question est: existe-t-il un moyen de renforcer la condition pour que l'indépendance suive? Par exemple, existe-t-il un ensemble de fonctions sorte que si pour tout alors l'indépendance suit? Et, quelle taille doit avoir …
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