Angenommen, wir kennen p (x, y), p (x, z) und p (y, z). Ist es wahr, dass die gemeinsame Verteilung p (x, y, z) identifizierbar ist? Dh, es gibt nur ein mögliches p (x, y, z), das über den Rändern liegt?
Angenommen, Sie definieren: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) wobei Φ−1Φ−1\Phi^{-1} die Inverse der CDF der Standardnormalverteilung . Meine Frage ist: Gibt es eine einfache Verteilung, der YYY folgt, oder die sich annähern kann YYY? Ich frage, weil ich aufgrund der Simulationsergebnisse (siehe unten) den starken Verdacht habe, dass YYY zu einer Normalverteilung …
Ich habe wahrscheinlich kein klares Verständnis für das Simpson-Paradoxon . Informell weiß ich, dass der Durchschnitt der Antwort Y1, gruppiert über alle möglichen Niveaus von Faktor A, höher sein kann als der Durchschnitt der Antwort Y2 über alle Niveaus von A, selbst wenn der Durchschnitt von Y1 für jedes Niveau …
Ich bin ziemlich mathematisch veranlagt - hatte 6 Semester Mathematik in meinem Grundstudium - obwohl ich ein bisschen außer Übung bin und langsam mit partiellen Differentialgleichungen und Pfadintegralen bin, kommen meine Konzepte mit ein bisschen Übung zurück. Ich habe keinen Kurs über mathematische Beweise (mathematisches Denken) oder einen über Analyse …
Angenommen, Sie haben acht Läufer, die ein Rennen laufen. Die Verteilung der einzelnen Laufzeiten ist normal und hat beispielsweise jeweils einen Mittelwert von 111111 Sekunden. Die Standardabweichung von Läufer eins ist die kleinste, zwei die zweitkleinste, die drittkleinste usw. und acht die größte. Zwei Fragen verwirren mich: (1) Mit welcher …
Zitat aus Wikipedia: In der Statistik ist ein konsistenter Schätzer oder ein asymptotisch konsistenter Schätzer ein Schätzer - eine Regel zum Berechnen von Schätzungen eines Parameters - mit der Eigenschaft, dass die resultierende Folge von Schätzungen mit zunehmender Anzahl verwendeter Datenpunkte mit einer Wahrscheinlichkeit gegen konvergiert .θ ∗θ∗θ∗θ^*θ∗θ∗θ^* Um diese …
Ich habe über die Berechnung der unverzerrten Schätzung der Standardabweichung und die von mir gelesene Quelle gelesen (...) Außer in einigen wichtigen Situationen ist die Aufgabe für die Anwendung der Statistik von geringer Bedeutung, da ihre Notwendigkeit durch Standardverfahren wie Signifikanztests und Konfidenzintervalle oder durch die Verwendung der Bayes'schen Analyse …
Die meisten asymptotischen Ergebnisse in Statistiken belegen, dass ein Schätzer (wie der MLE) mit zu einer Normalverteilung konvergiert, die auf einer Taylor-Erweiterung zweiter Ordnung der Wahrscheinlichkeitsfunktion basiert. Ich glaube, es gibt ein ähnliches Ergebnis in der Bayes'schen Literatur, den "Bayes'schen zentralen Grenzwertsatz", der zeigt, dass der Posterior asymptotisch zu einer …
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" …
Kontext : Ich möchte eine Linie in einem Streudiagramm zeichnen, die nicht parametrisch erscheint, daher verwende ich geom_smooth()in ggplotin R. Es gibt automatisch geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the …
Ich gehe ein Papier durch, das Orakel-Ungleichungen verwendet, um etwas zu beweisen, aber ich kann nicht verstehen, was es überhaupt versucht. Als ich online nach "Oracle Inequality" suchte, verwiesen mich einige Quellen auf den Artikel "Candes, Emmanuel J.". finden Sie hier https://statweb.stanford.edu/~candes/papers/NonlinearEstimation.pdf . Aber dieses Buch scheint mir zu schwer …
Ich habe Probleme zu verstehen, warum es uns wichtig ist, ob ein MA-Prozess invertierbar ist oder nicht. Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege, aber ich kann verstehen, warum es uns wichtig ist, ob ein AR-Prozess kausal ist oder nicht, dh wenn wir ihn sozusagen als die Summe einiger …
Wenn Sie lediglich eine erneute Stichprobe aus der empirischen Verteilung ziehen, warum nicht einfach die empirische Verteilung studieren? Warum nicht einfach die Variabilität aus der empirischen Verteilung quantifizieren, anstatt die Variabilität durch wiederholte Probenahme zu untersuchen?
Ich bin auf einen Beweis für eine der Eigenschaften des ARCH-Modells gestoßen, der besagt, dass, wenn , { X t } stationär ist, wenn ∑ p i = 1 b i < 1 ist, wobei das ARCH-Modell:E ( X2t) < ∞E(Xt2)<∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{ Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi<1∑ich=1pbich<1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t σ2t=b0+b1X2t−1+...bpX2t−pσt2=b0+b1Xt−12+...bpXt−p2\sigma_t^2 …
Wie hier sicher jeder weiß, ist das PDF der Beta-Distribution X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b) von f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} Ich habe überall nach einer Erklärung der Ursprünge dieser Formel gesucht, aber ich kann sie nicht finden. Jeder Artikel, den ich in der Beta-Distribution gefunden habe, scheint diese Formel zu geben, einige ihrer …
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