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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Erwarteter Wert und Varianz der Stichprobenkorrelation
Ich habe nach einem Ausdruck für den erwarteten Wert und die Varianz des Stichproben-Korrelationskoeffizienten gesucht. Die meisten Quellen, die ich gefunden habe, führen als Varianz des Stichproben-Korrelationskoeffizienten auf, dies setzt jedoch voraus und folgen einer bivariaten Normalverteilung.Var(Cor(X,Y))≈1−ρ2n−2,Var(Cor(X,Y))≈1−ρ2n−2, Var(Cor(X, Y)) \approx \frac{1-\rho^2}{n-2}, XXXYYY Es scheint auch verschiedene Ansätze zur Reihenerweiterung der …
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Erwartung von
Ich versuche den erwarteten Wert von zu finden e−xe−x e^{-x} wann xx xist logarithmisch normal. Ich weiß das wennx∼N(μ,σ)x∼N(μ,σ) x \sim N(\mu, \sigma) dann E[ex]=eμ+12σ2E[ex]=eμ+12σ2 E[e^x] = e^{\mu + \frac{1}{2}\sigma^2} , die Erwartung einer logarithmischen Normalität. Ich versuche, die Erwartung des Exponenten des Negativs einer logarithmischen Normalen zu finden: E[e−ex]E[e−ex] …
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Erwarteter Wert des Produkts nicht unabhängiger Bernoulli-Zufallsvariablen (Korrelationen sind bekannt)
Ich habe eine Frage zum Ermitteln der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung für Bernoulli-Zufallsvariablen gestellt, unter Berücksichtigung des erwarteten Werts für jede Variable ( und ihrer Korrelationen ( ). Jemand hat mich freundlicherweise auf dieses Papier verwiesen , und es war wirklich hilfreich, aber ich kann immer noch keinen letzten Punkt herausfinden:NNNE[Xi]=pi)E[Xi]=pi)E[X_i]=p_i)ρ12,ρ13,…ρ12,ρ13,…\rho_{12},\rho_{13},\dots Vorausgesetzt, …
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Voraussichtliche Häufigkeit, die Sie in einem Zustand einer absorbierenden Markov-Kette verbracht haben, angesichts des möglichen absorbierenden Zustands
Es ist bekannt, dass, wenn die Matrix der Übergangswahrscheinlichkeiten für den Übergangszustand ist und dann N_ {ij} beschreibt die erwartete Häufigkeit, mit der sich die Kette im Zustand j befindet , vorausgesetzt, sie beginnt im Zustand i . (Quelle: Wiki absorbierende Markov-Kette).QQQN=∑n=0∞Qn=(I−Q)−1N=∑n=0∞Qn=(I−Q)−1 N = \sum_{n=0}^{\infty} Q^n = (I - Q)^{-1}NijNijN_{ij}jjjiii …
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