Als «expected-value» getaggte Fragen

Der erwartete Wert einer Zufallsvariablen ist ein gewichteter Durchschnitt aller möglichen Werte, die eine Zufallsvariable annehmen kann, wobei die Gewichte der Wahrscheinlichkeit entsprechen, diesen Wert anzunehmen.

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Warum entspricht die Erwartung dem arithmetischen Mittel?
Heute bin ich auf ein neues Thema gestoßen, das sich Mathematische Erwartung nennt. Das Buch, dem ich folge, besagt, dass Erwartung das arithmetische Mittel einer Zufallsvariablen ist, die aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung stammt. Aber es definiert Erwartung als die Summe des Produkts einiger Daten und deren Wahrscheinlichkeit. Wie können diese beiden …

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Die Erwartung von Taylor-Serien (insbesondere den Rest) nehmen
Meine Frage betrifft den Versuch, eine weit verbreitete Methode zu rechtfertigen, nämlich den erwarteten Wert der Taylor-Reihe zu nehmen. Angenommen, wir haben eine Zufallsvariable mit positivem Mittelwert und Varianz . Zusätzlich haben wir eine Funktion, zum Beispiel .XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) Wenn wir die Taylor-Erweiterung von um den Mittelwert ausführen, erhalten wir wobei …

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Finden Sie den erwarteten Wert mit CDF
Ich beginne damit, dass dies direkt aus dem Buch heraus ein Problem mit den Hausaufgaben ist. Ich habe ein paar Stunden damit verbracht, nach den erwarteten Werten zu suchen, und festgestellt, dass ich nichts verstehe. Lassen Sie XXX die CDF . Suchen Sie für die Werte von für die existiert.F(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1-x-α,x≥1F(x) …

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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 


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Kann jemand ein Beispiel für eine unimodale Verteilung anbieten, die eine Neigung von Null hat, aber nicht symmetrisch ist?
Im Mai 2010 Wikipedia Benutzer hinzugefügt Mcorazao einen Satz zu dem Schiefe Artikel , dass „Ein Wert von Null zeigt an, dass die Werte relativ gleichmäßig auf beiden Seiten der mittleren verteilt, in der Regel , aber nicht notwendigerweise eine symmetrische Verteilung impliziert.“ Die Wiki-Seite enthält jedoch keine tatsächlichen Beispiele …

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Warum heißt der erwartete Wert so?
Ich verstehe, wie wir 3,5 als den erwarteten Wert für das Werfen eines fairen 6-seitigen Würfels erhalten. Aber intuitiv kann ich jedes Gesicht mit der gleichen Chance von 1/6 erwarten. Sollte der erwartete Wert eines Würfels nicht einer der Werte zwischen 1 und 6 mit gleicher Wahrscheinlichkeit sein? Mit anderen …


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Brain-Teaser: Was ist die erwartete Länge einer iid-Sequenz, die bei einer gleichmäßigen [0,1] -Verteilung monoton ansteigt?
Dies ist eine Interviewfrage für eine quantitative Analystenposition, über die hier berichtet wird . Angenommen, wir zeichnen aus einer gleichmäßigen [0,1][0,1][0,1] -Verteilung und die Ziehungen lauten: Wie lang ist die erwartete monoton ansteigende Verteilung? Das heißt, wir hören auf zu zeichnen, wenn die aktuelle Auslosung kleiner oder gleich der vorherigen …

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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 


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MSE-Zerlegung in Varianz und Bias-Quadrat
Indem gezeigt wird, dass MSE in Varianz plus das Quadrat der Abweichung zerlegt werden kann, hat der Beweis in Wikipedia einen Schritt, der im Bild hervorgehoben ist. Wie funktioniert das? Wie wird die Erwartung vom 3. bis zum 4. Schritt in das Produkt umgesetzt? Wenn die beiden Begriffe unabhängig sind, …

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Warum maximale Wahrscheinlichkeit und nicht erwartete Wahrscheinlichkeit?
Warum ist es so üblich, Schätzungen der maximalen Wahrscheinlichkeit von Parametern zu erhalten, aber Sie hören so gut wie nie von Schätzungen der erwarteten Wahrscheinlichkeitsparameter (dh basierend auf dem erwarteten Wert und nicht auf dem Modus einer Wahrscheinlichkeitsfunktion)? Ist dies in erster Linie aus historischen Gründen oder aus sachlicheren technischen …


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Warum verwenden wir eine voreingenommene und irreführende Standardabweichungsformel für
Es war ein kleiner Schock für mich, als ich zum ersten Mal eine Monte-Carlo-Normalverteilungssimulation durchführte und feststellte, dass der Mittelwert von 100100100 Standardabweichungen von 100100100 Stichproben, die alle nur eine Stichprobengröße von n=2n=2n=2 , viel geringer war als, dh Mittelung 2π−−√2π \sqrt{\frac{2}{\pi }} mal dasσσ\sigmadas zur Erzeugung der Grundgesamtheit verwendet …





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Erwarteter Wert des Stichprobenmedians bei gegebenem Stichprobenmittelwert
Lassen den Median bezeichnen und lassen das Mittel bezeichnet, eine Stichprobe der Größe aus einer Verteilung , das ist . Wie kann ich berechnen ?YYYX¯X¯\bar{X}n=2k+1n=2k+1n=2k+1N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)E(Y|X¯=x¯)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) Aufgrund der Normalitätsannahme ist es intuitiv sinnvoll zu behaupten, dass und dies ist in der Tat die richtige Antwort. Kann das konsequent gezeigt werden?E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|\bar{X}=\bar{x})=\bar{x} Mein …

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Bedingte Erwartung von R-Quadrat
Betrachten Sie das einfache lineare Modell: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon wo ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) und X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,p≥2p≥2p\geq2 undXXX enthalten eine Spalte von Konstanten. Meine Frage ist: Gibt es bei E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta und σσ\sigma eine Formel für eine nicht triviale Obergrenze für E(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) *? (unter der Annahme, dass das Modell von OLS geschätzt wurde). …

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Beobachtete Informationsmatrix ist ein konsistenter Schätzer der erwarteten Informationsmatrix?
Ich versuche zu beweisen, dass die beobachtete Informationsmatrix, die beim schwach konsistenten Maximum Likelihood Estimator (MLE) ausgewertet wird, ein schwach konsistenter Schätzer der erwarteten Informationsmatrix ist. Dies ist ein viel zitiertes Ergebnis, aber niemand gibt einen Hinweis oder einen Beweis (ich denke, die ersten 20 Seiten der Google-Ergebnisse und meine …


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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 


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Erwarteter Wert vs. wahrscheinlichster Wert (Modus)
Der Erwartungswert einer Verteilung f(x)f(x)f(x) ist der Mittelwert, das heißt der gewichtete Mittelwert E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Der wahrscheinlichste Wert ist der Modus, dh der wahrscheinlichste Wert. Erwarten wir jedoch, dass wir E[x]E[x]E[x] oft sehen werden? Zitat von hier : Wenn die Ergebnisse nicht gleich wahrscheinlich sind, muss …



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Was ist der erwartete Wert einer modifizierten Dirichlet-Verteilung? (Integrationsproblem)
Es ist einfach, eine Zufallsvariable mit Dirichlet-Verteilung unter Verwendung von Gamma-Variablen mit demselben Skalenparameter zu erzeugen. Wenn: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Dann: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) Problem Was passiert, wenn die Skalenparameter nicht gleich sind? Xi∼Gamma(αi,βi)Xi∼Gamma(αi,βi) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta_i) Wie ist dann die …

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Caret glmnet vs cv.glmnet
Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …

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