Je comprends que la formule de probabilité de convergence est P[ |Xn-X∞| >ϵ]→0P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|X_n − X_\infty| \gt \epsilon ]\to 0et je peux résoudre des problèmes en utilisant la formule. Quelqu'un peut-il l'expliquer intuitivement (comme j'ai cinq ans), en particulier en ce qui concerne ceϵϵ\epsilon est?
J'ai récemment passé un test HackerRank pour un poste en Data Science et j'ai mal répondu à cette question. Je suis venu 1/200. Voici comment: Il y a 50 combinaisons qui rendront cela vrai. (c'est-à-dire {1,2}, {2,4}, {3,6} ... {50,100}). La probabilité qu'un nombre spécifique soit choisi est 1/100. La …
Soit et indépendants. Montrer que ont une distribution normale et trouver les paramètres de cette distribution.Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda)Y2∼N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2)Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 Comme les variables aléatoires sont indépendantes, j'ai essayé d'utiliser la convolution. SoitZ=Y1+Y2Z=Y1+Y2Z=Y_1+Y_2 fZ(z)=∫∞−∞2ϕ(y1|μ1,σ1)Φ(λ(y1−μ1σ1))ϕ(z−y1|μ2,σ22)dy1fZ(z)=∫−∞∞2ϕ(y1|μ1,σ1)Φ(λ(y1−μ1σ1))ϕ(z−y1|μ2,σ22)dy1f_Z(z)=\int_{-\infty}^{\infty}2\phi(y_1|\mu_1,\sigma_1)\Phi\Big(\lambda(\frac{y_1-\mu_1}{\sigma_1})\Big)\phi(z-y_1|\mu_2,\sigma_2^2)\,\text{d}y_1 Ici et sont respectivement les pdf et cdf normaux standard.ϕ()ϕ()\phi()Φ()Φ()\Phi() fZ(z)=∫∞−∞212πσ1−−−−√12πσ2−−−−√exp(−12σ21(y1−μ)2−12σ22((z−y1)2−μ)2)Φ(λ(y1−μ1σ1))dy1fZ(z)=∫−∞∞212πσ112πσ2exp(−12σ12(y1−μ)2−12σ22((z−y1)2−μ)2)Φ(λ(y1−μ1σ1))dy1f_Z(z)=\int_{-\infty}^{\infty}2\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1}}\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2}}exp\Big(-\frac{1}{2\sigma_1^2}(y_1-\mu)^2-\frac{1}{2\sigma_2^2}((z-y_1)^2-\mu)^2\Big)\Phi\Big(\lambda(\frac{y_1-\mu_1}{\sigma_1})\Big)\,\text{d}y_1 Pour les notations simplifiées, soitk = 212 πσ1√12 …
Je n'ai pas vraiment vu de livres de probabilité calculer l'espérance conditionnelle, à l'exception des algèbres générées par une variable aléatoire discrète. Ils déclarent simplement l'existence de l'attente conditionnelle, ainsi que ses propriétés, et en restent là. Je trouve cela un peu dérangeant et j'essaie de trouver une méthode pour …
Si les couples sont assis au hasard à une table ronde, quelle est la chance que personne ne soit assis en face de leur partenaire? S'il y a quatre personnes, la réponse est 2/3. S'il y en a six c'est 8/15, je pense. Après cela, ma méthode étape par étape, …
Je cite (soulignement le mien) de la définition de wikipedia : La proposition de la théorie des probabilités connue sous le nom de loi de l'espérance totale, ..., stipule que si X est une variable aléatoire intégrable (c'est-à-dire une variable aléatoire satisfaisant E (| X |) <∞) et Y est …
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
Je voudrais calculer P( O= aX2+ b X+ c < 0 )P(Y=aX2+bX+c<0)P(Y=aX^2+bX+c<0) où . Je peux le faire assez facilement en utilisant Monte Carlo. Cependant, on m'a demandé de trouver le pdf analytique de , puis de calculerX∼ N( 0 , σ)X∼N(0,σ)X \sim N(0,\sigma)FOui( y)fY(y)f_Y(y)OuiYY je=∫0- ∞FOui( y) dyI=∫−∞0fY(y)dyI=\int_{-\infty}^0 f_Y(y) …
Comment, par exemple, la distribution Gamma peut-elle diverger près de zéro (pour un ensemble approprié de paramètres d'échelle et de forme, disons forme et échelle ), tout en ayant sa surface égale à un?=0.1=0.1=0.1=10=10=10 Si je comprends bien, l'aire d'une distribution de densité de probabilité doit toujours être égale à …
Supposons que la Terre ait été attaquée par vaisseaux spatiaux martiens et supposons que nous ayons missiles à lancer contre les vaisseaux spatiaux. La probabilité de toucher et de détruire chaque vaisseau spatial par chaque missile est (indépendante du reste).nnnm=k⋅nm=k⋅nm=k \cdot nnnnppp Quelle est la probabilité de détruire tous les …
comment puis-je calculer la variance de p dérivée d'une distribution binomiale? Disons que je lance n pièces et que j'obtiens k têtes. Je peux estimer p comme k / n, mais comment puis-je calculer la variance de cette estimation? Cela m'intéresse afin de pouvoir contrôler la variance de mes estimations …
Laisser ( Ω , F, P )(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P)être un espace de probabilité. Conjecture: Supposons que nous ayons les événements st , ou . Il existe une séquence indépendante d'événements stUNE1,UNE2, . . .A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A ∈ ⋂nσ(UNEn,UNEn + 1, . . . )∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A …
Je ne comprends pas pourquoi je ne peux pas simplement ajouter 1,5 écart-type pour obtenir la réponse. Si 1 écart-type est de 10 kg et que la moyenne est de 400 kg, alors 415 kg correspond à 1,5 écart-type. Je l'ai donc calculé comme ceci: .3413 + ((.4772-.3413)/2) = 0.40925 …
On m'a dit qu'un événement n'est qu'une variable aléatoire qui a été affectée et que les variables aléatoires sont une généralisation des événements. Cependant, je ne peux pas relier cela à la définition d'un événement en tant que sous-ensemble de l'espace échantillon . De plus, un événement peut se produire …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.