J'ai une cuve bien mélangée contenant un nombre infini de billes. Il y a une quantité infinie de billes dans la cuve, mais elles ne viennent que dans un nombre inconnu mais fini de variétés : k est inconnu, et pour i \ neq j , dessiner une bille de …
En supposant un "caractère aléatoire complet" et une chaîne de 20 caractères, chaque caractère pouvant être l'un des 62 caractères possibles: Quel est le nombre total de combinaisons possibles? (Deviner 20 à la puissance de 62.) De plus, si de nouvelles chaînes sont sélectionnées au hasard les unes après les …
J'ai plusieurs résultats de test de délai de réponse du serveur. Selon notre analyse théorique, la distribution de retard (la fonction de distribution de probabilité du retard de réponse) devrait avoir un comportement de queue lourde. Mais comment pourrais-je prouver que le résultat du test suit la distribution à queue …
J'essaie de résoudre un problème pour ma thèse et je ne vois pas comment le faire. J'ai 4 observations tirées au hasard d'une distribution uniforme ( 0 , 1 )(0,1)(0,1) . Je veux calculer la probabilité que 3 X( 1 )≥ X( 2 )+ X( 3 )3X(1)≥X(2)+X(3)3 X_{(1)}\ge X_{(2)}+X_{(3)} . …
Vous connaissez probablement l'astuce dans le film The Prestige : [SPOILER DU FILM] Un magicien a trouvé un tour de magie impressionnant: il entre dans une machine, ferme la porte, puis disparaît et réapparaît de l'autre côté de la pièce. Mais la machine n'est pas parfaite: au lieu de simplement …
Une équipe de football anglaise joue une série de matchs contre différents adversaires de capacités variables. Un bookmaker propose des cotes pour chaque match, qu'il s'agisse d'une victoire à domicile, d'une victoire à l'extérieur ou d'un match nul. À mi-chemin de la saison, l'équipe a joué nnn matchs et en …
Quelques modifications apportées ... Cette question est juste pour le plaisir, donc si ce n'est pas amusant, n'hésitez pas à l'ignorer. Je reçois déjà beaucoup d'aide de ce site, donc je ne veux pas mordre la main qui me nourrit. C'est basé sur un exemple réel et c'est juste quelque …
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
J'ai un détecteur qui détectera un événement avec une certaine probabilité p . Si le détecteur indique qu'un événement s'est produit, c'est toujours le cas, il n'y a donc pas de faux positifs. Après l'avoir exécuté pendant un certain temps, je reçois k événements détectés. Je voudrais calculer avec certitude …
L'analyse des données bayésiennes (p. 64) dit, concernant un modèle normal : une densité a priori vague sensible pour μμ\mu et σσ\sigma, en supposant une indépendance préalable des paramètres de localisation et d'échelle, est uniforme sur ( μ , logσ)(μ,Journalσ)(\mu, \log \sigma), ou équivalent, p ( μ ,σ2) ∝ (σ2)- …
Pour les variables aléatoires indépendantes et , existe-t-il une expression de forme fermée pourαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] en termes de valeurs et de variances attendues de et ? Sinon, y a-t-il une bonne limite inférieure à cette attente?αα\alphaββ\beta Mise à jour: je peux aussi mentionner que …
Si où le support de est . Donc, . Disons alors que je suppose que a moments finis. Lorsque , je sais que ce que des moyens où est la densité associée de . Quel est l'équivalent mathématique de supposer que a moments finis lorsque ?X∼FX∼FX \sim FXXXRpRp\mathbb{R}^pX=(X1,X2,…,Xp)X=(X1,X2,…,Xp)X = (X_1, …
J'ai la question suivante sous la main: Supposons que sont des variables aléatoires iid suivant Unif . quelle est la distribution conditionnelle de étant donné ?U,VU,VU,V(0,1)(0,1)(0,1)UUUZ:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) J'ai essayé d'écrire Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot V+(1-\Bbb{I})\cdot U où I={10U<VU>VI={1U<V0U>V\Bbb{I}=\begin{cases}1&U;V\end{cases} Mais je ne vais nulle part.
Soit par exemple votre nombre de jours restant à vivre. Un médecin 1 évalue la distribution de comme un gaussien: . Un autre médecin indépendant 2 évalue . Les deux médecins sont également fiables. Comment combiner les deux informations?XXXXXXP(X)∼N(μ1,σ1)P(X)∼N(μ1,σ1)P(X)\sim\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1)P(X)∼N(μ2,σ2)P(X)∼N(μ2,σ2)P(X)\sim\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2) Dans cet article de blog , l'auteur dit que Si nous …
Je sais que la preuve de la transformation intégrale de probabilité a été donnée plusieurs fois sur ce site. Cependant, les preuves que j'ai trouvées utilisent l'hypothèse que le CDFFX( x )FX(X)F_X(x) est en augmentation stricte (ensemble, bien sûr, avec l'hypothèse que XXXest une variable aléatoire continue). Je sais qu'en …
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