Als «distributions» getaggte Fragen

Eine Verteilung ist eine mathematische Beschreibung von Wahrscheinlichkeiten oder Häufigkeiten.

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Warum nicht den Bayes-Satz in der Form
Es gibt viele Fragen (wie diese ) über eine Mehrdeutigkeit mit der Bayes'schen Formel im kontinuierlichen Fall. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} Oft entsteht Verwirrung aus der Tatsache , dass Definition der bedingten Verteilung wird erklärt , wie ist abhängig von festen gegebenen .f(variable|parameter)f(variable|parameter)f(variable | parameter) …
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Verteilung der Exponentialsumme
Sei X1X1X_1 und X2X2X_2 unabhängige und identisch verteilte exponentielle Zufallsvariablen mit der Rate λλ\lambda . Sei S2=X1+X2S2=X1+X2S_2 = X_1 + X_2 . F: Zeigen Sie, dass S2S2S_2 PDF hat. fS2(x)=λ2xe−λx,x≥0fS2(x)=λ2xe−λx,x≥0f_{S_2}(x) = \lambda^2 x \text{e}^{-\lambda x},\, x\ge 0 . Es ist zu beachten, dass, wenn Ereignisse gemäß einem Poisson-Prozess (PP) mit …
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Wie man beweist, ob der Mittelwert einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion existiert
Es ist bekannt, dass bei einer reellen Zufallsvariablen mit pdf der Mittelwert von (falls vorhanden) durch XXXfffXXXE[X]=∫Rxf(x)dx.E[X]=∫Rxf(x)dx.\begin{equation} \mathbb{E}[X]=\int_{\mathbb{R}}x\,f(x)\,\mathrm{d}x\,. \end{equation} Allgemeine Frage: Wenn man das obige Integral nicht in geschlossener Form lösen kann, sondern einfach feststellen möchte, ob der Mittelwert existiert und endlich ist, gibt es eine Möglichkeit, dies zu beweisen? …
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Bedingte Verteilung einer einheitlichen Zufallsvariablen bei gegebener Auftragsstatistik
Ich habe folgende Frage zur Hand: Angenommen, U,VU,VU,V sind iid Zufallsvariablen nach Unif (0,1)(0,1)(0,1) . Was ist die bedingte Verteilung von UUU bei Z:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) ? Ich habe versucht, Z = \ Bbb {I} \ cdot V + (1- \ Bbb {I}) \ cdot U zu schreiben, Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot V+(1-\Bbb{I})\cdot Uwobei I={10U<VU>VI={1U<V0U>V\Bbb{I}=\begin{cases}1&U;V\end{cases} …
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Geschlossene Form für
Wir wissen, dass wenn , dann wobei ist die Digamma-Funktion. Gibt es eine einfache Form für ?p∼Beta(α,β)p∼Beta(α,β)p \sim Beta(\alpha, \beta)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β)E[ln⁡p]=ψ(α)−ψ(α+β) \mathbb{E}[\ln p] = \psi(\alpha) - \psi(\alpha + \beta) ψ(.)ψ(.)\psi(.)E[ln(1−p)]E[ln⁡(1−p)] \mathbb{E}[\ln (1-p)]
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Berechnen Sie die beobachtete Inflation und die erwarteten p-Werte aus der gleichmäßigen Verteilung im QQ-Diagramm
Ich versuche, den Inflationsgrad zu quantifizieren (dh wie die beobachteten Datenpunkte am besten zu den Erwartungen passen). Eine Möglichkeit ist, sich das QQ-Diagramm anzusehen. Aber ich möchte einen numerischen Indikator für die Inflation berechnen - bedeutet, wie gut das Beobachtete zur theoretischen Gleichverteilung passt. Beispieldaten: # random uniform distribution pvalue …
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Können wir die Irwin-Hall-Verteilung allgemeiner gestalten?
Ich muss eine symmetrische Verteilungsklasse mit niedriger Kurtosis finden, die die einheitliche, die dreieckige und die normale Gaußsche Verteilung umfasst. Die Irwin-Hall - Verteilung (Summe der Standard - Uniform) bietet diese Eigenschaft, werden aber nicht ganzzahligen Aufträge nicht die Behandlung . Wenn Sie jedoch zB einfach unabhängig voneinander z. B. …
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Wie heißt dieses „Phänomen“?
Unten finden Sie ein Histogramm einiger Daten. Die Bins sind Ganzzahlen, die anderen Parameter sind irrelevant. Wie Sie sehen können, scheint es zwei getrennte, aber überlappende Normalverteilungen für ungerade und gerade Zahlen zu geben. Die Wahrscheinlichkeit, eine gerade Zahl zu sein, beträgt 1/3, bei einer ungeraden Zahl ebenfalls 2/3. Ich …
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Wann implizieren
Die Frage: X.n→dX.Xn→dXX_n\stackrel{d}{\rightarrow}X und Y.n→dY.⟹?X.n+ Y.n→dX.+ Y.Yn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YY_n\stackrel{d}{\rightarrow}Y \stackrel{?}{\implies} X_n+Y_n\stackrel{d}{\rightarrow}X+Y Ich weiß, dass dies im Allgemeinen nicht gilt; Der Satz von Slutsky gilt nur, wenn eine oder beide Konvergenzen wahrscheinlich sind. Gibt es jedoch Fälle, in denen dies der Fall ist ? Zum Beispiel, wenn die Sequenzen X.nXnX_n und Y.nYnY_n unabhängig …
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