Als «mgf» getaggte Fragen

Die Momenterzeugungsfunktion (mgf) ist eine reelle Funktion, die es ermöglicht, die Momente einer Zufallsvariablen abzuleiten und somit ihre gesamte Verteilung zu charakterisieren. Verwenden Sie auch für seinen Logarithmus die kumulierende Erzeugungsfunktion.

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Sind CDFs grundlegender als PDFs?
Mein stat prof sagte im Grunde, wenn eine der folgenden drei gegeben ist, können Sie die anderen zwei finden: Verteilungsfunktion Moment erzeugende Funktion Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion Mein Ökonometrieprofessor sagte jedoch, CDFs seien grundlegender als PDFs, da es Beispiele gibt, in denen Sie eine CDF haben können, die PDF jedoch nicht definiert ist. …
43 probability  pdf  cdf  mgf 
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Wahrscheinlichkeitsungleichungen
Ich suche nach einigen Wahrscheinlichkeitsungleichungen für Summen von unbegrenzten Zufallsvariablen. Ich würde mich sehr freuen, wenn mir jemand ein paar Gedanken machen könnte. Mein Problem besteht darin, eine exponentielle Obergrenze für die Wahrscheinlichkeit zu finden, dass die Summe der unbegrenzten iid-Zufallsvariablen, die tatsächlich die Multiplikation von zwei iid-Gaußschen Variablen sind, …
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Verbindung zwischen Momenterzeugungsfunktion und charakteristischer Funktion
Ich versuche den Zusammenhang zwischen der momenterzeugenden Funktion und der charakteristischen Funktion zu verstehen. Die Momenterzeugungsfunktion ist definiert als: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Unter Verwendung der von Kann ich alle Momente der Verteilung für die Zufallsvariable finden …
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Ob Verteilungen mit den gleichen Momenten identisch sind
Die folgenden sind ähnlich, unterscheiden sich jedoch von den vorherigen Beiträgen hier und hier Sind bei zwei Verteilungen, die Momente aller Ordnungen zulassen, wenn alle Momente zweier Verteilungen gleich sind, dann sind sie identische Verteilungen? Sind bei zwei Verteilungen, die momenterzeugende Funktionen zulassen, wenn sie dieselben Momente haben, ihre momenterzeugenden …
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Verteilung mit tem Kumulanten gegeben durch ?
Gibt es irgendwelche Informationen über die Verteilung, deren tes Kumulat durch ? Die kumulativ erzeugende Funktion hat die Form Ich habe es als einschränkende Verteilung einiger Zufallsvariablen angesehen, konnte jedoch keine Informationen dazu finden. 1nnn κ(t)=∫ 1 0 e t x -11n1n\frac 1 nκ(t)=∫10etx−1x dx.κ(t)=∫01etx−1x dx. \kappa(t) = \int_0 ^ …
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Momentgebundene Funktion
Diese Frage ergibt sich aus der hier gestellten Frage nach gebundenen Momenterzeugungsfunktionen (MGFs). Angenommen, ist eine begrenzte Zufallsvariable mit dem Mittelwert Null, die Werte in annimmt und es sei sein MGF. Aus einer Schranke, die in einem Beweis von Höffdings Ungleichung verwendet wird , haben wir wobei die rechte Seite …
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Gibt es eine univariate Distribution, aus der wir keine Stichprobe erstellen können?
Wir haben eine Vielzahl von Methoden zur Zufallsgenerierung aus univariaten Verteilungen (inverse Transformation, Accept-Reject, Metropolis-Hastings usw.) und es scheint, dass wir aus buchstäblich jeder gültigen Verteilung eine Stichprobe erstellen können - stimmt das? Können Sie ein Beispiel für eine univariate Verteilung nennen, aus der sich keine Zufallsgenerierung ergibt? Ich vermute, …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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