Als «uniform» getaggte Fragen

Die gleichmäßige Verteilung beschreibt eine Zufallsvariable, die in ihrem Probenraum mit gleicher Wahrscheinlichkeit einen beliebigen Wert annimmt.


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Wie wird eine gleichmäßige Probe von der Oberfläche eines Hyperellipsoids genommen (konstanter Mahalanobis-Abstand)?
Gibt es in einem multivariaten Fall mit realem Wert eine Möglichkeit, die Punkte von der Oberfläche, an denen der Mahalanobis-Abstand vom Mittelwert des eine Konstante ist, gleichmäßig abzutasten? BEARBEITEN: Es geht nur darum, Punkte gleichmäßig von der Oberfläche eines Hyperellipsoids abzutasten, das die Gleichung erfüllt. ( x - μ )TΣ- …

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Ausreichende Statistik gemeinsam vervollständigen: Uniform (a, b)
Sei X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n) eine Zufallsstichprobe aus der Gleichverteilung auf (a,b)(a,b)(a,b) , wobei a&lt;ba&lt;ba < b . Sei Y1Y1Y_1 und YnYnY_n die Statistik der größten und kleinsten Ordnung. Zeigen Sie, dass die Statistik (Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n) eine gemeinsam vollständige ausreichende Statistik für den Parameter θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b). Es …





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Schwanzgrenzen der euklidischen Norm für eine gleichmäßige Verteilung auf
Was sind bekannte Obergrenzen dafür, wie oft die euklidische Norm eines einheitlich gewählten Elements von wird größer als ein gegebener Schwellenwert sein?{−n, −(n−1), ..., n−1, n}d{−n, −(n−1), ..., n−1, n}d\:\{-n,~-(n-1),~...,~n-1,~n\}^d\: Ich interessiere mich hauptsächlich für Grenzen, die exponentiell gegen Null konvergieren, wenn viel kleiner als .nnnddd

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So projizieren Sie einen Hash gleichmäßig auf eine feste Anzahl von Buckets
Hallo Statistiker, Ich habe eine Quelle, die Hashes generiert (z. B. das Berechnen eines Strings mit einem Zeitstempel und anderen Informationen und das Hashing mit md5) und ich möchte es in eine feste Anzahl von Buckets projizieren (z. B. 100). Beispiel-Hash: 0fb916f0b174c66fd35ef078d861a367 Was ich zuerst dachte, war, nur das erste …
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Verteilung von wenn unabhängige -Variablen sind
Als Routineübung versuche ich, die Verteilung von wobei und unabhängige Zufallsvariablen sind.X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2}XXXYYYU(0,1)U(0,1) U(0,1) Die Gelenkdichte von ist (X,Y)(X,Y)(X,Y)fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)cosθcos⁡θ\cos\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]zsinθ&lt;1⟹θ&lt;sin−1(1z)zsin⁡θ&lt;1⟹θ&lt;sin−1⁡(1z)z\sin\theta<1\implies\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)sinθsin⁡θ\sin\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right] Für haben wir also .1&lt;z&lt;2–√1&lt;z&lt;21< z<\sqrt 2cos−1(1z)&lt;θ&lt;sin−1(1z)cos−1⁡(1z)&lt;θ&lt;sin−1⁡(1z)\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)<\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right) Der Absolutwert von Jacobian der Transformation ist|J|=z|J|=z|J|=z Somit ist die Verbindungsdichte von gegeben durch(Z,Θ)(Z,Θ)(Z,\Theta) fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2√),θ∈(cos−1(1/z),sin−1(1/z))}fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2),θ∈(cos−1⁡(1/z),sin−1⁡(1/z))}f_{Z,\Theta}(z,\theta)=z\mathbf 1_{\{z\in(0,1),\,\theta\in\left(0,\pi/2\right)\}\bigcup\{z\in(1,\sqrt2),\,\theta\in\left(\cos^{-1}\left(1/z\right),\sin^{-1}\left(1/z\right)\right)\}} Durch Integration von erhalten wir das pdf von …

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Schätzung des Parameters einer gleichmäßigen Verteilung: falsch vor?
Wir haben N Proben, , aus einer gleichmäßigen Verteilung wobei unbekannt ist. Schätzen Sie aus den Daten.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Also, Bayes 'Regel ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} und die Wahrscheinlichkeit ist: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (bearbeiten: wenn für alle und 0 sonst - danke whuber)0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \thetaiii aber ohne …


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