Questions marquées «self-study»

Un exercice de routine à partir d'un manuel, d'un cours ou d'un test utilisé pour une classe ou une auto-étude. La politique de cette communauté est de «fournir des conseils utiles» pour ces questions plutôt que des réponses complètes.

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Supposons que sont des variables aléatoires iid. Quand la séquence devrait-elle diminuer pour la première fois?
Comme suggéré dans le titre. Supposons que sont des variables aléatoires iid continues avec pdf . Considérons l'événement que , , donc est lorsque la séquence diminue pour la première fois. Alors quelle est la valeur de ?X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \dotsc, X_nfffX1≤X2…≤XN−1>XNX1≤X2…≤XN−1>XNX_1 \leq X_2 \dotsc \leq X_{N-1} > X_NN≥2N≥2N \geq 2NNNE[N]E[N]E[N] …
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Prouver ou fournir un contre-exemple: Si XnXnX_n →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX , alors(∏ni=1Xi)1/n(∏i=1nXi)1/n(\prod_{i=1}^{n}X_i)^{1/n} →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX Ma tentative : FAUX: supposons que XXX ne puisse prendre que des valeurs négatives et supposons que Xn≡XXn≡XX_n \equiv X ∀∀\forall nnn ALORS XnXnX_n →a . s .→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, …
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Je veux montrer
Soit une variable aléatoire sur l'espace des probabilités Montrer queX:Ω→NX:Ω→NX:\Omega \to \mathbb N(Ω,B,P)(Ω,B,P)(\Omega,\mathcal B,P)E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=\sum_{n=1}^\infty P(X\ge n). ma définition de est égale à E(X)E(X)E(X)E(X)=∫ΩXdP.E(X)=∫ΩXdP.E(X)=\int_\Omega X \, dP. Merci.
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Déterminer la taille de l'échantillon avec une proportion et une distribution binomiale
J'essaie d'apprendre quelques statistiques en utilisant le livre, Biometry by Sokal and Rohlf (3e). Il s'agit d'un exercice du 5ème chapitre qui couvre la probabilité, la distribution binomiale et la distribution de Poisson. Je me rends compte qu'il existe une formule pour produire une réponse à cette question: Cependant, cette …
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Suggestion de test statistique
Je dois trouver un test statistique approprié (test de rapport de vraisemblance, test t, etc.) sur les éléments suivants: Soit un échantillon iid d'un vecteur aléatoire et supposons que ~ . Les hypothèses sont: ; ( X ; Y ) ( Y X ) N [ ( μ 1 μ …
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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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