Disons que nous avons deux pièces biaisées C1et que les C2deux ont une probabilité différente de tourner la tête. Nous jetons des C1 n1fois et obtenons des H1têtes, des C2 n2fois et obtenons des H2têtes. Et nous constatons que le rapport des têtes pour une pièce est plus élevé que …
Je suis médecin, alors soyez gentil avec moi et ma compréhension de base des statistiques. J'ai un ensemble de données composé de patients et de leurs visites et j'ai étiqueté la présence d'un type spécifique de taupe dans leur main gauche et / ou droite avec {0,1} valeurs (0 = …
Mme A sélectionne un nombre au hasard dans la distribution uniforme sur . Ensuite, M. B tire de façon répétée et indépendante les nombres de la distribution uniforme sur , jusqu'à ce qu'il obtienne un nombre supérieur à , puis s'arrête. La somme attendue du nombre que M. B tire, …
J'ai une séquence de variables non négatives telles que: XnXnX_nE(Xn|Cn)=Cnn2E(Xn|Cn)=Cnn2E(X_n|C_n)=\frac{C_n}{n^2} où est une séquence de variables aléatoires convergeant presque sûrement vers .CnCnC_n111 Puis-je conclure que tend à 0 presque sûrement?XnXnX_n Remarque: vous pouvez remplacer par n'importe quelle séquence à somme finie. La question reste essentiellement la même et la réponse …
Je jette un dé juste. Quelle est la distribution de probabilité du nombre de rouleaux jusqu'à ce que j'accumule d'abord: 1) Cinq uns 2) 20 occurrences de faces qui ne sont pas une? Je suis heureux de partager l'application réelle si cela peut vous aider.
Supposons que vous ayez reçu des données d'un modèle de bloc aléatoire avec 4 répétitions et 23 traitements. Après une première inspection des données, vous constatez que pour 8 traitements toutes les répétitions sont identiques, ce qui est évidemment faux. Après avoir signalé le problème, vous êtes informé qu'il est …
L'un de nos experts Monte-Carlo peut-il expliquer l'attente "inattendue" à la fin de cette réponse ? Résumé ex post facto de l'autre question / réponse: si sont des variables aléatoires IID et que les attentes existent, alors un simple argument de symétrie montre que , mais une expérience de Monte …
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 …
J'ai du mal à trouver une ressource en ligne qui dérive de la matrice d'informations attendue de Fisher pour la distribution t de Student univariée. Quelqu'un connaît-il une telle ressource? En l'absence de toute ressource existante qui dérive de la matrice d'informations de Fisher attendue pour la distribution t, j'essaie …
Supposons que est un échantillon aléatoire à partir d' une fonction de distribution continue . Soit indépendant des . Comment puis-je calculer ?Y1,…,Yn+1Y1,…,Yn+1Y_1,\dots,Y_{n+1}FFFX∼Uniform{1,…,n}X∼Uniform{1,…,n}X\sim\mathrm{Uniform}\{1,\dots,n\}YiYiY_iE[∑Xi=1I{Yi≤Yn+1}]E[∑i=1XI{Yi≤Yn+1}]\mathrm{E}\!\left[\sum _{i=1}^X I_{\{Y_i\leq Y_{n+1}\}}\right]
Quelle est la chance qu'une année bissextile compte 53 dimanches? Selon mon essai, ce sera 2/7? Puisque 366 jours dans une année bissextile signifie 52 semaines et 2 jours de plus, donc à partir des deux jours supplémentaires, la probabilité du dimanche est de 2/7. PS: C'est une question que …
J'ai deux variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées, à savoir :ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)\epsilon_{1}, \epsilon_{0} \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Gumbel}(\mu,\beta) F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(\epsilon) = \exp(-\exp(-\frac{\epsilon-\mu}{\beta})), f(ϵ)=1βexp(−(ϵ−μβ+exp(−ϵ−μβ))).f(ϵ)=1βexp(−(ϵ−μβ+exp(−ϵ−μβ))).f(\epsilon) = \dfrac{1}{\beta}\exp(-\left(\frac{\epsilon-\mu}{\beta}+\exp(-\frac{\epsilon-\mu}{\beta})\right)). J'essaie de calculer deux quantités: Eϵ1Eϵ0|ϵ1[c+ϵ1|c+ϵ1>ϵ0]Eϵ1Eϵ0|ϵ1[c+ϵ1|c+ϵ1>ϵ0]\mathbb{E}_{\epsilon_{1}}\mathbb{E}_{\epsilon_{0}|\epsilon_{1}}\left[c+\epsilon_{1}|c+\epsilon_{1}>\epsilon_{0}\right] Eϵ1Eϵ0|ϵ1[ϵ0| c+ϵ1<ϵ0]Eϵ1Eϵ0|ϵ1[ϵ0|c+ϵ1<ϵ0]\mathbb{E}_{\epsilon_{1}}\mathbb{E}_{\epsilon_{0}|\epsilon_{1}}\left[\epsilon_{0}|c+\epsilon_{1}<\epsilon_{0}\right] J'arrive à un point où je dois faire l'intégration sur quelque chose de la forme: , qui ne semble pas avoir d'intégrale …
Veuillez pardonner mon ignorance, quel est le nom de la distribution avec une densité de probabilité comme celle-ci? ou plus généralement ou where est une constante de normalisation.p ( x ) ∝11 +eX,x > 0,p(X)∝11+eX,X>0,p(x) \propto \frac{1}{1 + e^x},\quad x > 0\,,p ( x ) ∝11 + αeβX,x > 0,p(X)∝11+αeβX,X>0,p(x) …
J'ai rencontré un lemme dans le papier infoGAN . Je ne comprends pas la dérivation du lemme 5.1 dans l'addendum du document. Il se déroule comme suit (inclus en png): Je ne comprends pas la dernière étape. Pourquoi peut-on tirer dans l'intégrale la plus intérieure, en la transformant en ? …
Nous avons un jeu où votre paiement est de où est le nombre de fois que vous lancez une pièce pour atterrir sur des têtes (si votre premier lancer est une tête, alors ). Le paiement attendu est alors:2k2k2^kkkkk=1k=1k=1E=12(2)+14( 4 ) +18( 8 ) + . . .E=12(2)+14(4)+18(8)+...E = \frac{1}{2}(2) …
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