La distribution uniforme décrit une variable aléatoire qui est également susceptible de prendre n'importe quelle valeur dans son espace d'échantillonnage.
Extrait de Grimmet et Stirzaker : Montrer qu'il ne peut pas être le cas où U=X+YU=X+YU=X+Y où UUU est uniformément distribué sur [0,1] et et sont indépendants et identiques. Vous ne devez pas supposer que X et Y sont des variables continues.XXXYYY Une simple preuve de contradiction suffit pour le …
Je souhaite dessiner des entiers de 1 à un spécifique en lançant un certain nombre de dés à six faces justes (d6). Une bonne réponse expliquera pourquoi sa méthode produit des entiers uniformes et indépendants .NNN À titre d'exemple illustratif, il serait utile d'expliquer comment une solution fonctionne pour le …
J'ai lu ici que, étant donné un échantillon d'une distribution continue avec cdf , l'échantillon correspondant à suit une distribution uniforme standard.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) J'ai vérifié cela en utilisant des simulations qualitatives en Python, et j'ai facilement pu vérifier la relation. import matplotlib.pyplot as plt …
J'ai quatre variables indépendantes uniformément réparties a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , chacune dans [0,1][0,1][0,1] . Je veux calculer la distribution de (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc . J'ai calculé la distribution de u2=4bcu2=4bcu_2=4bc pour être f2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14lnu24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4} (d'oùu2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]), et deu1=(a−d)2u1=(a−d)2u_1=(a-d)^2àf1(u1)=1−u1−−√u1−−√.f1(u1)=1−u1u1.f_1(u_1)=\frac{1-\sqrt{u_1}}{\sqrt{u_1}}.Maintenant, la distribution d'une sommeu1+u2u1+u2u_1+u_2est (u1,u2u1,u2u_1,\, u_2 sont également indépendants)fu1+u2(x)=∫+∞−∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫401−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy,fu1+u2(x)=∫−∞+∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫041−x−yx−y⋅lny4dy,f_{u_1+u_2}(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f_1(x-y)f_2(y)dy=-\frac{1}{4}\int_0^4\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy,cary∈(0,4]y∈(0,4]y\in(0,4]. Ici, il doit êtrex>yx>yx>ydonc l'intégrale est égale àfu1+u2(x)=−14∫x01−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy.fu1+u2(x)=−14∫0X1-X-yX-y⋅lny4réy.f_{u_1+u_2}(x)=-\frac{1}{4}\int_0^{x}\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy.Maintenant je …
J'ai entendu que dans l'hypothèse nulle, la distribution de la valeur de p devrait être uniforme. Cependant, les simulations du test binomial dans MATLAB renvoient des distributions très différentes de celles uniformes avec une moyenne supérieure à 0,5 (0,518 dans ce cas): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for …
Ce problème est lié aux recherches de mon laboratoire sur la couverture robotique: Tirez au hasard nnn nombres de l'ensemble {1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\} sans remplacement et triez les nombres dans l'ordre croissant. 1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m . À partir de cette liste triée de nombres {a(1),a(2),…,a(n)}{a(1),a(2),…,a(n)}\{a_{(1)},a_{(2)},…,a_{(n)}\} , générez la différence entre les nombres …
J'essaie de générer des échantillons aléatoires à partir d'un pdf personnalisé à l'aide de R. Mon pdf est: fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 J'ai généré des échantillons uniformes, puis j'ai essayé de le transformer en ma distribution personnalisée. J'ai fait cela en trouvant le cdf de …
Afin de simuler une distribution normale à partir d'un ensemble de variables uniformes, il existe plusieurs techniques: L'algorithme de Box-Muller , dans lequel on échantillonne deux variables uniformes indépendantes sur et les transforme en deux distributions normales standard indépendantes via: (0,1)(0,1)(0,1)Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) la …
J'ai récemment acheté une ressource d'entrevue en science des données dans laquelle l'une des questions de probabilité était la suivante: Étant donné les tirages d'une distribution normale avec des paramètres connus, comment pouvez-vous simuler les tirages d'une distribution uniforme? Mon processus de pensée original était que, pour une variable aléatoire …
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
Supposons que nous ayons X 2 ∼ unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼ unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼ unif ( n , 0 , 1 ) ,X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), où est un échantillon aléatoire uniforme de taille n, etunif ( …
Dans Libre Office Calc, la rand()fonction est disponible, qui choisit une valeur aléatoire entre 0 et 1 dans une distribution uniforme. Je suis un peu rouillé sur ma probabilité, alors quand j'ai vu le comportement suivant, j'ai été perplexe: A = 200x1 colonne de rand()^2 B = 200x1 colonne de …
Résumons un flux de variables aléatoires, ; soit le nombre de termes dont nous avons besoin pour que le total dépasse un, c'est-à-dire que est le plus petit nombre tel queXiiid∼U(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY>1.X1+X2+⋯+XY>1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Pourquoi la moyenne de égale à la constante …
Je voudrais générer des paires de nombres aléatoires avec une certaine corrélation. Cependant, l'approche habituelle consistant à utiliser une combinaison linéaire de deux variables normales n'est pas valable ici, car une combinaison linéaire de variables uniformes n'est plus une variable uniformément distribuée. J'ai besoin que les deux variables soient uniformes. …
Je viens d'avoir une crise de panique (intellectuelle). Une variable aléatoire continue qui suit un uniforme dans un intervalle fermé U(a,b)U(a,b)U(a,b) : un concept statistique familier. Un RV uniforme continu ayant un support sur les réels étendus (à moitié ou entiers): pas un RV proprement dit, mais un concept bayésien …
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