Pertanyaan yang diberi tag «expected-value»

Nilai yang diharapkan dari suatu variabel acak adalah rata-rata tertimbang dari semua nilai yang mungkin dapat diambil oleh variabel acak, dengan bobot yang sama dengan probabilitas mengambil nilai tersebut.


1
Batas Atas aktif
XXX adalah variabel acak diskrit yang dapat mengambil nilai dari . Karena adalah fungsi cembung, kita dapat menggunakan ketidaksetaraan Jensen untuk menurunkan batas bawah : Apakah mungkin untuk mendapatkan batas atas ?( 0 , 1 )(0,1)(0,1)φ ( x ) = 1 / xφ(x)=1/x\varphi(x)=1/xE[11 - X] ≥11 - E[ X]=11 - …

3
Temukan distribusi dan ubah ke distribusi normal
Saya memiliki data yang menggambarkan seberapa sering suatu peristiwa berlangsung selama satu jam ("angka per jam", nph) dan berapa lama acara berlangsung ("durasi dalam detik per jam", dph). Ini adalah data asli: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, 15.3750000002237, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

1
Mendapat algoritma K-means sebagai batas Maksimalisasi Ekspektasi untuk Campuran Gaussian
Christopher Bishop mendefinisikan nilai yang diharapkan dari fungsi kemungkinan log data lengkap (yaitu dengan asumsi bahwa kita diberikan data yang dapat diamati X serta data laten Z) sebagai berikut: EZ[lnp(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){lnπk+lnN(xn∣ μk,Σk)}(1)(1)EZ[ln⁡p(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){ln⁡πk+ln⁡N(xn∣ μk,Σk)} \mathbb{E}_\textbf{Z}[\ln p(\textbf{X},\textbf{Z} \mid \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma}, \boldsymbol{\pi})] = \sum_{n=1}^N \sum_{k=1}^K \gamma(z_{nk})\{\ln \pi_k + \ln \mathcal{N}(\textbf{x}_n \mid \ \boldsymbol{\mu}_k, \boldsymbol{\Sigma}_k)\} …

1
mana dan didistribusikan secara lognormal
Saya mencoba untuk menghitung ekspektasi untuk arbitrary (untuk ekspektasinya tidak terbatas) jika didistribusikan secara lognormal, yaitu .E[ec X]E[ecX]E[e^{cX}]c &lt; 0c&lt;0c<0c &gt; 0c&gt;0c>0XXXcatatan( X) ∼ N( μ , σ)log⁡(X)∼N(μ,σ)\log(X) \sim N(\mu, \sigma) Gagasan saya adalah menuliskan ekspektasi sebagai integral, tetapi saya tidak melihat bagaimana melanjutkan: E[ec X] =12 σπ---√∫∞01xexp( c x …

2
bawah Gaussian
Pertanyaan ini mengarah dari pertanyaan berikut. /math/360275/e1-1x2-under-a-normal-distribution Pada dasarnya apa itu bawah Gaussian . Saya mencoba menulis ulang sebagai campuran skalar dari Gaussians ( ). Ini juga terhenti, kecuali kalian punya trik di bawah ikat pinggang Anda.E(11 +x2)E(11+x2)E\left(\frac{1}{1+x^2}\right)N( μ ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal{N}(\mu,\sigma^2)11 +x211+x2\frac{1}{1+x^2}∝ ∫N( x | 0 ,τ- 1) G a ( …

1
Distribusi hasil bagi Rayleigh
Untuk proyek penelitian saya perlu menemukan nilai yang diharapkan dari hasil bagi Rayleigh secara umum: E[wTAw / wTBw].E[wTAw / wTBw].E\,[w^T A w \ / \ w^T B w].Berikut A dan B adalah positif pasti deterministik p x p matriks kovarians, dan w mengikuti distribusi multivariat dengan garis-garis ketinggian melingkar (katakanlah, …


3
Post hoc test dalam ANOVA desain campuran 2x3 menggunakan SPSS?
Saya memiliki dua kelompok yang terdiri dari 10 peserta yang dinilai tiga kali selama percobaan. Untuk menguji perbedaan antara kelompok dan di tiga penilaian, saya menjalankan ANOVA desain campuran 2x3 dengan group(kontrol, eksperimental), time(pertama, kedua, tiga), dan group x time. Keduanya timedan grouphasilnya signifikan, selain itu ada interaksi yang signifikan …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.