Pertanyaan yang diberi tag «self-study»

Bagaimana Anda menunjukkan bahwa titik rata-rata (x, y) terletak pada garis regresi yang diperkirakan?

9 distributions  regression  proof  self-study 

Ada masalah statistik yang sayangnya saya tidak tahu harus mulai dari mana (saya belajar sendiri sehingga tidak ada yang bisa saya tanyakan, jika saya tidak mengerti sesuatu. Pertanyaannya adalah X,YX,YX,Y iidN(a,b2);a=0;b2=6;var(X2+Y2)=?N(a,b2);a=0;b2=6;var(X2+Y2)=?N(a,b^2); a=0; b^2=6; var(X^2+Y^2)=?

8 self-study  normal-distribution  random-variable 

Biarkan menjadi urutan variabel acak iid . Tetapkan dan untuk . Temukan distribusi pembatas dari(Xn)(Xn)(X_n)N( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N(0,1)S0= 0S0=0S_0=0Sn=∑nk = 1XkSn=∑k=1nXkS_n=\sum_{k=1}^n X_kn ≥ 1n≥1n\geq 11n∑k = 1n|Sk - 1| (X2k- 1 )1n∑k=1n|Sk−1|(Xk2−1)\frac1n \sum_{k=1}^{n}|S_{k-1}|(X_k^2 - 1) Masalah ini berasal dari sebuah buku masalah tentang Teori Probabilitas, dalam bab tentang …

8 self-study  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem 

Versi ringkas pertanyaan saya (26 Desember 2018) Saya mencoba mereproduksi Gambar 2.2 dari Computer Statistics Statistics Inference oleh Efron dan Hastie, tetapi untuk beberapa alasan yang saya tidak bisa mengerti, jumlahnya tidak sesuai dengan yang ada di buku. Asumsikan kita mencoba untuk memutuskan antara dua kemungkinan fungsi kepadatan probabilitas untuk …

8 self-study  python  likelihood-ratio  neyman-pearson-lemma 

Ms. A memilih nomor XXX secara acak dari distribusi seragam pada [ 0 , 1 ][0,1][0, 1]. Kemudian Tuan B berulang kali, dan secara mandiri, menggambar angka Y1,Y2, . . .Y1,Y2,...Y_1, Y_2, ... dari distribusi seragam pada [ 0 , 1 ][0,1][0, 1], sampai dia mendapat angka lebih besar dari …

8 probability  self-study  expected-value  conditional-expectation  geometric-distribution 

Saya sedang mengerjakan masalah berikut: Biarkan dan menjadi variabel acak independen dengan kerapatan bersama mana . Biarkan U = \ min (X, Y) dan V = \ maks (X, Y) . Cari kepadatan bersama (U, V) dan karenanya menemukan pdf dari U + V .XXXYYYf(x)=αβ−αxα−110&lt;x&lt;βf(x)=αβ−αxα−110&lt;x&lt;βf(x)=\alpha\beta^{-\alpha}x^{\alpha-1}\mathbf1_{0<x<\beta}α⩾1α⩾1\alpha\geqslant1U=min(X,Y)U=min(X,Y)U=\min(X,Y)V=max(X,Y)V=max(X,Y)V=\max(X,Y)(U,V)(U,V)(U,V)U+VU+VU+V Sebagai U+V=X+YU+V=X+YU+V=X+Y , saya hanya …

8 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

Dalam "pembelajaran mesin Kevin Murphy: Perspektif probabilistik", bab 3.2, penulis menunjukkan pembelajaran konsep Bayesian pada contoh yang disebut "permainan angka": Setelah mengamati NNN sampel dari {1,...,100}{1,...,100}\{1,...,100\}, kami ingin memilih hipotesis hhhyang paling menggambarkan aturan yang menghasilkan sampel. Misalnya "bilangan genap" atau "bilangan prima". Estimasi a-posteriori maksimum dan kemungkinan maksimum didefinisikan …

8 self-study  bayesian  maximum-likelihood  convergence 

Seharusnya XXX adalah k × 1k×1k\times 1vektor variabel acak. Maka tolong verifikasi ituEX′( EXX′)- 1EX≤ 1EX′(EXX′)−1EX≤1EX^{\prime}(EXX^{\prime})^{-1}EX\leq 1. Kapan K= 1K=1K=1 ini adalah hasil yang terkenal itu ( EX)2≤ EX2(EX)2≤EX2(EX)^{2}\leq EX^{2}. Tetapi bagaimana saya harus mengklaim ini secara umum?

8 self-study  mathematical-statistics  expected-value  matrix  covariance-matrix 

Masalah pekerjaan rumah saya adalah memberikan contoh tandingan di mana statistik tertentu secara umum tidak cukup memadai. Terlepas dari rincian menemukan sampel tandingan tertentu untuk statistik khusus ini, ini menimbulkan pertanyaan bagi saya: Pertanyaan: Bagaimana seseorang dapat merumuskan kondisi tidak menjadi statistik yang cukup minimal dengan cara yang memungkinkan untuk …

8 self-study  mathematical-statistics  sufficient-statistics 

Misalkan adalah sampel acak dari fungsi distribusi kontinu . Biarkan independen dari . Bagaimana saya bisa menghitung ?Y1,…,Yn+1Y1,…,Yn+1Y_1,\dots,Y_{n+1}FFFX∼Uniform{1,…,n}X∼Uniform{1,…,n}X\sim\mathrm{Uniform}\{1,\dots,n\}YiYiY_iE[∑Xi=1I{Yi≤Yn+1}]E[∑i=1XI{Yi≤Yn+1}]\mathrm{E}\!\left[\sum _{i=1}^X I_{\{Y_i\leq Y_{n+1}\}}\right]

8 probability  self-study 

Berapa peluang satu tahun kabisat akan memiliki 53 Minggu? Sesuai uji coba saya, apakah akan 2/7? Karena 366 hari dalam satu tahun kabisat berarti 52 minggu dan 2 hari lagi, jadi dari dua hari tambahan, probabilitas hari Minggu adalah 2/7. PS: Ini pertanyaan yang saya temukan di buku statistik dasar.

8 probability  self-study 

Latihan 15.5.1 dari "Teori Probabilitas: Kursus Komprehensif" Klenke berbunyi sebagai berikut. Temukan urutan variabel acak nyata independen dengan untuk semua sedemikian rupa sehingga Saya tidak yakin bagaimana ini mungkin jika rata-rata tidak didefinisikan pada kasus ini. Semua kasus yang dapat saya pikirkan dari variabel dengan mean tidak terdefinisi tidak memenuhi …

8 self-study  central-limit-theorem 

Perusahaan elektronik menghasilkan perangkat yang berfungsi dengan baik 95% dari waktu. Perangkat baru dikirim dalam kotak 400. Perusahaan ingin menjamin bahwa k atau lebih banyak perangkat per kotak berfungsi. Apa k terbesar sehingga setidaknya 95% kotak memenuhi garansi? Mencoba: Saya tahu saya harus menggunakan Teorema Limit Pusat untuk masalah ini, …

8 self-study  binomial  central-limit-theorem 

Saya melihat yang berikut dalam buku teks dan saya kesulitan memahami konsepnya. Saya mengerti bahwa didistribusikan secara normal dengan E ( ) = 0 dan Var ( ) = .XnXnX_nXnXnX_nXnXnX_n1n1n\frac{1}{n} Namun, saya tidak mengerti mengapa mengalikan dengan akan menjadikannya standar normal.XnXnX_nn--√n\sqrt n

8 self-study  normal-distribution  expected-value  moments 

Biarkan dan independen. Tunjukkan bahwa memiliki distribusi condong-normal dan temukan parameter distribusi ini.Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda)Y2∼ N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2)Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 Karena variabel acak independen saya mencoba menggunakan konvolusi. BiarkanZ=Y1+Y2Z=Y1+Y2Z=Y_1+Y_2 fZ( z) =∫∞- ∞2 ϕ (y1|μ1,σ1) Φ ( λ (y1-μ1σ1) ) ϕ ( z-y1|μ2,σ22)dy1fZ(z)=∫-∞∞2ϕ(y1|μ1,σ1)Φ(λ(y1-μ1σ1))ϕ(z-y1|μ2,σ22)dy1f_Z(z)=\int_{-\infty}^{\infty}2\phi(y_1|\mu_1,\sigma_1)\Phi\Big(\lambda(\frac{y_1-\mu_1}{\sigma_1})\Big)\phi(z-y_1|\mu_2,\sigma_2^2)\,\text{d}y_1 Di sini dan masing-masing adalah pdf dan cdf normal standar.ϕ ( …

8 probability  self-study  mgf  skew-normal