Die erwartete quadratische Abweichung einer Zufallsvariablen von ihrem Mittelwert; oder die durchschnittliche quadratische Abweichung der Daten über ihren Mittelwert.
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 …
Wie kann ich den Mittelwert und die Varianz eines verkürzten Poisson ableiten? Hier ist der Grenzwert, so dass nur Werte zulässig sind, die streng größer als sind, dh die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion istkkkkkkkkk pj=q−1kλje−λ/j!,j=k+1,k+2,…pj=qk- -1λje- -λ/.j!,j=k+1,k+2,…p_j = q_k^{-1} \lambda^j e^{-\lambda}/j!, \qquad j=k+1, k+2, \dots wobei eine ganze Zahl ist, ein Parameter ist …
Ich arbeite an einem Problem (und habe tatsächlich die Antwort), aber ich weiß nicht, warum dies die Antwort ist. Kann jemand diese Gleichheit erklären? Es hat mit der Determinante der partitionierten Matrix zu tun(X′X).(X′X).(X'X). Lassen X=[x0,x1,…,xk−1,xk]=[W,xk]X=[x0,x1,…,xk−1,xk]=[W,xk]X=[x_0, x_1, \ldots,x_{k-1},x_k]=[W,x_k] und lass rank(X)=k+1rank(X)=k+1\operatorname{rank}(X)=k+1 a.) zeigen das |X′X|=|W′W|(x′kxk−x′kW(W′W)−1W′xk)|X′X|=|W′W|(xk′xk−xk′W(W′W)−1W′xk)|X'X|=|W'W|(x_k'x_k-x_k'W(W'W)^{-1}W'x_k) was durch die partitionierte Matrix …
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