Pertanyaan yang diberi tag «expected-value»

Jika nilai yang diharapkan dari adalah , berapakah nilai yang diharapkan dari ? Bisakah itu dihitung secara analitik?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) Parameter yang saya gunakan adalah bentuk-tingkat.

14 expected-value  gamma-distribution 

Kami sedang berurusan dengan distribusi lognormal dalam kursus keuangan dan buku teks saya hanya menyatakan bahwa ini benar, yang menurut saya agak frustasi karena latar belakang matematika saya tidak terlalu kuat tetapi saya ingin intuisi. Adakah yang bisa menunjukkan mengapa ini terjadi?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Untuk variabel acak , dan matriks semi-pasti positif : Apakah ada ekspresi yang disederhanakan untuk nilai yang diharapkan, dan varians , ? Harap dicatat bahwa bukan variabel acak. A E [ T r ( X T A X ) ] V a r [ T r ( X T A …

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

Saya ingin belajar bagaimana menghitung nilai yang diharapkan dari variabel acak kontinu. Tampaknya nilai yang diharapkan adalah di mana adalah fungsi kepadatan probabilitas .f ( x ) XE[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫−∞∞xf(x)dxE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}xf(x)f(x)f(x)XXX Misalkan fungsi kerapatan probabilitas adalah yang merupakan kepadatan dari distribusi normal standar.f ( x ) = 1XXXf(x)=12π−−√e−x22f(x)=12πe−x22f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{\frac{-x^{2}}{2}} …

13 random-variable  pdf  expected-value 

Cara membuat contoh distribusi probabilitas yang memegang berlaku, dengan asumsi ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 Ketidaksetaraan yang mengikuti dari ketidaksetaraan Jensen untuk RV bernilai positif adalah seperti (ketimpangan terbalik jika ). Ini karena pemetaan adalah cembung untuk dan cekung untuk . Setelah kondisi kesetaraan dalam ketidaksetaraan Jensen, saya kira distribusinya harus merosot agar kesetaraan …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

Saya terus membaca di jurnal ekonomi tentang hasil tertentu yang digunakan dalam model utilitas acak. Salah satu versi hasilnya adalah: jika ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, Gumbel ( μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i , maka: E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), dengan γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 adalah konstanta Euler-Mascheroni. …

12 expected-value  gumbel 

Saya ingin tahu tentang pernyataan yang dibuat di bagian bawah halaman pertama dalam teks ini mengenai penyesuaianR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Teks menyatakan: Logika penyesuaian adalah sebagai berikut: dalam regresi berganda biasa, prediktor acak menjelaskan rata-rata proporsi dari variasi respons, sehingga m prediktor acak menjelaskan bersama, rata-rata, m / (n - 1) …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

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 

Kami menarik sampel , masing-masing ukuran , secara independen dari distribusi Normal .n ( μ , σ 2 )NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) Dari sampel kami kemudian memilih 2 sampel yang memiliki korelasi Pearson tertinggi (absolut) satu sama lain.NNN Berapa nilai yang diharapkan dari korelasi ini? Terima kasih [PS Ini bukan pekerjaan rumah]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

Jika didistribusikan secara eksponensial dengan parameter dan saling independen, apa harapan dari ( i = 1 , . . . , N ) λ X iXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 dalam hal dan dan mungkin konstanta lainnya?λnnnλλ\lambda Catatan: Pertanyaan ini mendapatkan jawaban matematis di /math//q/12068/4051 . Para pembaca juga akan …

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

Hanya ingin tahu apakah mungkin untuk menemukan nilai yang diharapkan dari x jika terdistribusi secara normal, mengingat bahwa itu di bawah nilai tertentu (misalnya, di bawah nilai rata-rata).

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

Jika XXX mengikuti distribusi Cauchy maka Y= X¯= 1n∑ni = 1XsayaY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_ijuga mengikuti persis distribusi yang sama sepertiXXX; lihatutas ini. Apakah properti ini punya nama? Apakah ada distribusi lain yang benar? EDIT Cara lain untuk mengajukan pertanyaan ini: misalkan XXX adalah variabel acak dengan kerapatan …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

Jika distribusi Gamma diparameterisasi dengan dan , maka:αα\alphaββ\beta E(Γ(α,β))=αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} Saya ingin menghitung ekspektasi Gamma kuadrat, yaitu: E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? Saya pikir itu adalah: E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = \left(\frac{\alpha}{\beta}\right)^2 + \frac{\alpha}{\beta^2} Adakah yang tahu kalau ungkapan terakhir ini benar?

11 expected-value  gamma-distribution 

Diberikan urutan variabel acak iid, katakanlah, untuk , saya mencoba untuk mengikat berapa kali rata-rata empiris berarti akan melebihi nilai, , saat kami terus menggambar sampel, yaitu: i = 1 , 2 , . . . , n 1Xi∈[0,1]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]i=1,2,...,ni=1,2,...,ni = 1,2,...,nc≥0T d e f = n ∑ j=1P({ …

11 mathematical-statistics  expected-value  bounds 

Adakah yang bisa menunjukkan bagaimana nilai yang diharapkan dan varians dari nol meningkat inflasi, dengan fungsi massa probabilitas f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} di mana adalah probabilitas bahwa pengamatan adalah nol oleh proses binomial dan adalah rata-rata …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation