Als «mathematical-statistics» getaggte Fragen

Mathematische Theorie der Statistik, die sich mit formalen Definitionen und allgemeinen Ergebnissen befasst.

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Wenn der zentrale Grenzwertsatz und das Gesetz der großen Zahlen nicht übereinstimmen
Dies ist im Wesentlichen eine Replikation einer Frage, die ich bei math.se gefunden habe und die nicht die Antworten bekam, auf die ich gehofft hatte. Sei eine Folge von unabhängigen, identisch verteilten Zufallsvariablen mit und .{Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}}E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 Betrachten Sie die Bewertung von limn→∞P(1n−−√∑i=1nXi≤n−−√)limn→∞P(1n∑i=1nXi≤n) …
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Was genau sind Momente? Wie werden sie abgeleitet?
Wir werden in der Regel mit der Methode der Momentschätzer vertraut gemacht, indem wir "Populationsmomente ihrem Beispielgegenstück zuordnen", bis wir alle Populationsparameter geschätzt haben. so dass wir im Falle einer Normalverteilung nur den ersten und den zweiten Moment benötigen würden, weil sie diese Verteilung vollständig beschreiben. E(X)=μ⟹∑ni=1Xi/n=X¯E(X)=μ⟹∑i=1nXi/n=X¯E(X) = \mu \implies …
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Problem mit dem Nachweis der bedingten Erwartung als bester Prädiktor
Ich habe ein Problem mit dem Beweis von E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈arg⁡ming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] die sehr wahrscheinlich ein tieferes Missverständnis der Erwartungen und bedingten Erwartungen aufdecken. Der mir bekannte Beweis lautet wie folgt (eine andere Version dieses Beweises finden Sie hier ) ===argming(X)E[(Y−g(x))2]argming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]arg⁡ming(X)E[(Y−g(x))2]=arg⁡ming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]\begin{align*} &\arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(x)\big)^2\Big]\\ = …
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Asymptotische Verteilung der Probenvarianz einer nicht normalen Probe
Dies ist eine allgemeinere Behandlung des Problems, das durch diese Frage aufgeworfen wird . Nachdem wir die asymptotische Verteilung der Stichprobenvarianz abgeleitet haben, können wir die Delta-Methode anwenden, um die entsprechende Verteilung für die Standardabweichung zu erhalten. Lassen Sie eine Stichprobe der Größe von iid nicht normalen Zufallsvariablen { X …
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Asymptotische Konsistenz mit asymptotischer Varianz ungleich Null - was bedeutet das?
Das Problem ist schon einmal aufgetaucht, aber ich möchte eine bestimmte Frage stellen, die versucht, eine Antwort zu finden, die es verdeutlicht (und klassifiziert): In "Poor Man's Asymptotics" wird klar unterschieden zwischen (a) eine Folge von Zufallsvariablen, die mit einer Wahrscheinlichkeit gegen eine Konstante konvergieren im gegensatz zu (b) eine …
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Was ist die Intuition hinter der Unabhängigkeit von
Ich hatte gehofft, jemand könnte ein Argument vorschlagen, das erklärt, warum die Zufallsvariablen und , wobei die Standardnormalverteilung hat, statistisch unabhängig sind. Der Beweis für diese Tatsache ergibt sich leicht aus der MGF-Technik, aber ich finde sie äußerst kontraintuitiv.Y1=X2−X1Y1=X2−X1Y_1=X_2-X_1Y2=X1+X2Y2=X1+X2Y_2=X_1+X_2XiXiX_i Ich würde mich daher über die Intuition hier freuen, wenn überhaupt. …
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