2
Як моделювати суму випадкових змінних Бернуллі для залежних даних?
У мене є майже такі самі питання, як це: Як я можу ефективно моделювати суму випадкових змінних Бернуллі? Але налаштування зовсім інші: S=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i У нас є дані для результатів випадкових змінних Бернуллі: ,Xi,jXi,jX_{i,j}Sj=∑i=1,NXi,jSj=∑i=1,NXi,jS_j=\sum_{i=1,N}{X_{i,j}} Якщо ми оцінимо з максимальною оцінкою ймовірності (і отримаємо ), вийде, …