Pertanyaan yang diberi tag «expected-value»

Saya menemukan pertanyaan wawancara: Ada kereta api merah yang datang setiap 10 menit. Ada kereta biru yang datang setiap 15 menit. Keduanya dimulai dari waktu acak sehingga Anda tidak memiliki jadwal. Jika Anda tiba di stasiun secara acak dan naik kereta apa pun yang datang lebih dulu, berapa waktu tunggu …

19 probability  random-variable  expected-value 

Mari dan , . Apa harapan sebagai ?X1∼ U[ 0 , 1 ]X1∼U[0,1]X_1 \sim U[0,1]Xsaya∼ U[ Xi - 1, 1 ]Xsaya∼U[Xsaya-1,1]X_i \sim U[X_{i - 1}, 1]i = 2 , 3 , . . .saya=2,3,...i = 2, 3,...X1X2⋯ XnX1X2⋯XnX_1 X_2 \cdots X_nn → ∞n→∞n \rightarrow \infty

18 mathematical-statistics  random-variable  expected-value 

Saya tidak tahu apakah ini hanya saya, tetapi saya sangat skeptis dengan statistik secara umum. Saya bisa memahaminya dalam permainan dadu, permainan poker, dll. Sangat kecil, sederhana, sebagian besar permainan berulang yang diisi sendiri baik-baik saja. Sebagai contoh, pendaratan koin di tepinya cukup kecil untuk menerima probabilitas bahwa pendaratan kepala …

18 probability  expected-value  philosophical 

Misalkan koin yang adil dilemparkan berulang kali sampai kepala diperoleh untuk pertama kalinya. Berapa jumlah lemparan yang diharapkan yang akan dibutuhkan? Berapa jumlah ekor yang diharapkan yang akan diperoleh sebelum kepala pertama diperoleh?

18 probability  self-study  expected-value  bernoulli-distribution  geometric-distribution 

Misalkan YYY menunjukkan median dan misalkan ˉ XX¯\bar{X} menunjukkan rata-rata, dari sampel acak berukuran n = 2 k + 1n=2k+1n=2k+1 dari distribusi yaitu N ( μ , σ 2 )N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) . Bagaimana saya bisa menghitung E ( Y | ˉ X = ˉ x )E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) ? Secara intuitif, karena asumsi …

16 self-study  normal-distribution  mathematical-statistics  expected-value  conditional-expectation 

Pertimbangkan model linier sederhana: yy = X ′ ββ + ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon dimana ϵ i ∼ i . i . d .N ( 0 , σ 2 )ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) dan X ∈ R n × pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} , p ≥ 2p≥2p\geq2 dan XXX berisi kolom konstanta. Pertanyaan saya adalah, mengingat E ( …

16 linear-model  expected-value 

Saya mencoba untuk membuktikan bahwa matriks informasi yang diamati dievaluasi pada estimator kemungkinan maksimum yang konsisten (MLE) yang lemah, adalah estimator yang lemah konsisten dari matriks informasi yang diharapkan. Ini adalah hasil yang dikutip secara luas tetapi tidak ada yang memberikan referensi atau bukti (saya sudah kelelahan saya pikir 20 …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

Pertimbangkan sebuah guci yang berisi NNN bola dari PPP warna yang berbeda, dengan pipip_i menjadi proporsi bola warna iii antara NNN bola ( ∑ipi=1∑ipi=1\sum_i p_i = 1 ). Saya menggambar n≤Nn≤Nn \leq N bola dari guci tanpa penggantian dan melihat jumlah γγ\gamma warna yang berbeda di antara bola yang ditarik. …

15 probability  expected-value  coupon-collector-problem 

Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Saya bingung dalam menerapkan ekspektasi dalam penyebut. E(1/X)=?E(1/X)=?E(1/X)=\,? bisakah ,?1/E(X)1/E(X)1/E(X)\,

15 expected-value 

Nilai yang diharapkan dari distribusi adalah rata-rata, yaitu nilai rata-rata tertimbang E [ x ] = ∫ + ∞ - ∞ xf(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Nilai yang paling mungkin adalah mode, itu adalah nilai yang paling mungkin. Namun apakah kita berharap untuk melihat berkali-kali? Mengutip dari sini :E[x]E[x]E[x] …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Mari kita menjumlahkan aliran variabel acak, ; misalkan adalah jumlah istilah yang kita perlukan untuk totalnya melebihi satu, yaitu adalah angka terkecil sehinggaY YXi∼iidU(0,1)Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)YYYYYY X1+X2+⋯+XY>1.X1+X2+⋯+XY>1.X_1 + X_2 + \dots + X_Y > 1. Mengapa mean dari sama Euler konstan ?eYYYeee E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…E(Y)=e=10!+11!+12!+13!+…\mathbb{E}(Y) = e = \frac{1}{0!} + \frac{1}{1!} + …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

Di Libre Office Calc, rand()fungsi tersedia, yang memilih nilai acak antara 0 dan 1 dari distribusi yang seragam. Saya agak berkarat pada probabilitas saya, jadi ketika saya melihat perilaku berikut, saya bingung: A = 200x1 kolom rand()^2 B = 200x1 kolom rand()*rand() mean(A) = 1/3 mean(B) = 1/4 Kenapa mean(A)! …

14 expected-value  random-generation  uniform 

Sangat mudah untuk menghasilkan variabel acak dengan distribusi Dirichlet menggunakan variabel Gamma dengan parameter skala yang sama. Jika: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Kemudian: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) Masalah Apa yang terjadi jika parameter skala tidak sama? Xi∼Gamma(αi,βi)Xi∼Gamma(αi,βi) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta_i) Lalu apa distribusi …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality