Questions marquées «random-variable»

Une variable aléatoire ou variable stochastique est une valeur qui est sujette à une variation aléatoire (c.-à-d. Le caractère aléatoire au sens mathématique).

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Réduire de moitié une variable aléatoire discrète?
Soit une variable aléatoire discrète prenant ses valeurs dans . Je voudrais diviser par deux cette variable, c'est-à-dire trouver une variable aléatoire telle que:NXXXNN\mathbb{N}OuiYY X= Y+ Y∗X=Y+Y∗X = Y + Y^* où Oui∗Y∗Y^* est une copie indépendante de OuiYY . Je parle de ce processus comme de la réduction de …
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Si
Voici un problème survenu lors d'un examen semestriel dans notre université il y a quelques années et que j'ai du mal à résoudre. Si X1, X2X1,X2X_1,X_2 sont des variables aléatoires indépendantes ββ\betaavec des densités β( n1,n2)β(n1,n2)\beta(n_1,n_2) et β(n1+12,n2)β(n1+12,n2)\beta(n_1+\dfrac{1}{2},n_2)montrent alors queX1X2−−−−−√X1X2\sqrt{X_1X_2} suitβ( 2 n1, 2 n2)β(2n1,2n2)\beta(2n_1,2n_2). J'ai utilisé la méthode jacobienne …
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Distribution de probabilité des fonctions des variables aléatoires?
J'ai un doute: considérons les variables aléatoires de valeur réelle et définies sur l'espace de probabilité .XXXZZZ(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F},\mathbb{P}) Soit , où est une fonction à valeur réelle. Puisque est une fonction de variables aléatoires, il s'agit d'une variable aléatoire.Y:=g(X,Z)Y:=g(X,Z)Y:= g(X,Z)g(⋅)g(⋅)g(\cdot)YYY Laissez soit une réalisation de .x:=X(ω)x:=X(ω)x:=X(\omega)XXX Est égal à ?P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)\mathbb{P}(Y|X=x)=\mathbb{P}(g(X,Z)|X=x)P(g(x,Z))P(g(x,Z))\mathbb{P}(g(x,Z))
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Attente du quotient des sommes des variables aléatoires IID (feuille de travail de l'Université de Cambridge)
Je me prépare pour un entretien qui nécessite une connaissance décente des probabilités de base (au moins pour passer l'entretien lui-même). Je travaille à travers la feuille ci-dessous de mes jours d'étudiant comme révision. Cela a surtout été assez simple, mais je suis complètement perplexe sur la question 12. http://www.trin.cam.ac.uk/dpk10/IA/exsheet2.pdf …
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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes
Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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Comment modéliser la somme des variables aléatoires de Bernoulli pour les données dépendantes?
J'ai presque les mêmes questions comme celle-ci: comment puis-je modéliser efficacement la somme des variables aléatoires de Bernoulli? Mais le cadre est assez différent: P ( X i = 1 ) = p i N p iS=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Nous avons les données pour les résultats …
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Calculer la courbe ROC pour les données
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 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Valeur attendue du rapport des variables aléatoires corrélées?
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 …
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Attente d'une fonction d'une variable aléatoire de CDF
Est-il possible de calculer l'espérance d'une fonction d'une variable aléatoire avec seulement le CDF du VR? Dis que j'ai une fonctiong(x)g(x)g(x) qui a la propriété ∫∞−∞g(x)dx≤∞∫−∞∞g(x)dx≤∞\int_{-\infty}^{\infty}g(x)dx \leq \infty et la seule information que j'ai sur la variable aléatoire est le CDF. Par exemple, j'ai un scénario où il y a …
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Distribution normale
Il y a un problème de statistiques, je n'ai malheureusement aucune idée par où commencer (j'étudie par moi-même donc il n'y a personne à qui je puisse demander, si je ne comprends pas quelque chose. La question est iid N ( a , b 2 ) ; a = 0 …
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Que signifie dire que ont une distribution normale «commune»?
Une question d'exercice demande Soit rvs ayant une distribution normale commune avec . Calculez le coefficient de dépendance de la queue supérieure pour tous les .X1,X2X1,X2X_1, X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1)Corr(X1,X2)=ρCorr⁡(X1,X2)=ρ\operatorname{Corr}(X_1, X_2) = \rhoρ∈[−1,1]ρ∈[−1,1]\rho \in [-1, 1] Qu'est-ce que cela signifie avec le fait qu'ils ont une distribution normale "commune"? Ma première pensée a …
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Distribution de
Je travaille sur le problème suivant: Soit et des variables aléatoires indépendantes de densité commune où . Soit U = \ min (X, Y) et V = \ max (X, Y) . Trouvez la densité conjointe de (U, V) et donc trouver le pdf de U + V .XXXYYYf(x)=αβ−αxα−110&lt;x&lt;βf(x)=αβ−αxα−110&lt;x&lt;βf(x)=\alpha\beta^{-\alpha}x^{\alpha-1}\mathbf1_{0<x<\beta}α⩾1α⩾1\alpha\geqslant1U=min(X,Y)U=min(X,Y)U=\min(X,Y)V=max(X,Y)V=max(X,Y)V=\max(X,Y)(U,V)(U,V)(U,V)U+VU+VU+V Comme …
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