Запитання з тегом «central-limit-theorem»

Щодо питань щодо центральної граничної теореми, де зазначено: "Враховуючи певні умови, середнє значення достатньо великої кількості ітератів незалежних випадкових величин, кожна з чітко визначеною середньою та чітко визначеною дисперсією, буде приблизно нормально розподілена". (Вікіпедія)

1
Оцінки "Приблизно нормально" для t-тестів
Я тестую рівність засобів, використовуючи t-тест Вельча. Основний розподіл далеко не нормальний (більш хиткий, ніж приклад у відповідній дискусії тут ). Я можу отримати більше даних, але хотів би дещо принципово визначити, в якій мірі це робити. Чи є хороша евристика для оцінки оцінки прийнятності розподілу вибірки? Які відхилення від …

1
Чому теорема про центральну межу працює з одним зразком?
Мене завжди вчили, що CLT працює при повторному відборі проб, причому кожен зразок є достатньо великим. Наприклад, уявіть, що у мене є країна з 1 000 000 громадян. Я розумію CLT, що навіть якщо розподіл їх висоти не було нормальним, якщо я взяв 1000 зразків по 50 осіб (тобто проводив …

2
Чи є приклади поширеної змінної, яка є * не * завдяки теоремі центрального граничного граничного значення?
Нормальний розподіл здається неінтуїтивним, поки ви не вивчите CLT, що пояснює, чому він так поширений у реальному житті. Але чи виникає це колись як "природне" розподіл на якусь кількість?

1
Чи є якісь розподіли, окрім Коші, для яких середнє арифметичне зразка слідує за тим же розподілом?
Якщо слідує за розподілом Коші, то також слідує абсолютно таким же розподілом, що і ; дивись цю нитку .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX Чи має ця властивість ім'я? Чи існують інші дистрибутиви, для яких це правда? EDIT Ще один спосіб задати це питання: нехай - випадкова величина з …


2
Доказ теореми центральної межі не використовує характерних функцій
Чи є докази, що CLT не використовує характерні функції, більш простий метод? Може, методи Тихомирова чи Штейна? Щось самостійне, що ви можете пояснити студенту університету (перший курс математики чи фізики) і займає менше однієї сторінки?

3
Ще одне питання про центральну межу теореми
Нехай {Xn:n≥1}{Xn:n≥1}\{X_n:n\ge1\} - послідовність незалежних випадкових величин Бернуллі з P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P\{X_k=1\}=1-P\{X_k=0\}=\frac{1}{k}. Встановіть Sn=∑k=1n(Xk−1k), B2n=∑k=1nk−1k2Sn=∑k=1n(Xk−1k), Bn2=∑k=1nk−1k2S_n=\sum^{n}_{k=1}\left(X_k-\frac{1}{k}\right), \ B_n^2=\sum^{n}_{k=1}\frac{k-1}{k^2} Покажіть, щоSnBnSnBn\frac{S_n}{B_n} перетворюється в розподілі до стандартної нормальної змінноїZZZоскількиnnnпрагне до нескінченності. Моя спроба - використовувати CLT Ляпунова, тому нам потрібно показати, що існує δ>0δ>0\delta>0 такий, що limn→∞1B2+δn∑k=1nE[|Xk−1k|2+δ]=0.limn→∞1Bn2+δ∑k=1nE[|Xk−1k|2+δ]=0.\lim_{n\rightarrow \infty}\frac{1}{B_n^{2+\delta}}\sum_{k=1}^{n}E[|X_k-\frac{1}{k}|^{2+\delta}]=0. Тому задайте n ∑ k = …

3
Скільки найбільших доданків удодати до половини всього?
Розглянемо де - , і CLT виконується. Скільки найбільших термінів складають половину загальної суми? Наприклад, 10 + 9 + 8 (10 + 9 + 8 + 1) / 2: 30% доданків досягають приблизно половини загальної суми.X 1 , … , X N ≈ …∑Ni=1|Xi|∑i=1N|Xi|\sum_{i=1}^N |X_i|X1,…,XNX1,…,XNX_1, \ldots, X_N≈≈\approx……\dots Визначте sumbiggest( j;X1…XN)≡sum …

1
Теорема центрального граничного значення для квадратних коренів сум iid випадкових величин
Заінтриговане запитанням на math.stackexchange і досліджуючи його емпірично, мені цікаво наступне твердження про квадратний корінь сум iid випадкових змінних. Припустимо, є iid випадковими змінними з кінцевим ненульовим середнім та дисперсією та . Центральна гранична теорема говорить із збільшенням . μ σ 2 Y = n ∑ i = 1 X …

3
Інформаційно-теоретична центральна межа теореми
Найпростішою формою інформаційно-теоретичного CLT є наступна: Нехай Х1, X2, …Х1,Х2,…X_1, X_2,\dots є iid із середнім значенням 000 та дисперсією . Нехай - щільність нормованої суми а - стандартна щільність Гаусса. Тоді інформаційно-теоретичний CLT стверджує, що якщо кінцевий для деякого n , то D (f_n \ | \ phi) \ до …

1
Чи нормальне значення MLE асимптотично, коли ?
Припустимо, має pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 Тому щільність вибірки отримана з цієї сукупності, тому(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp⁡[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp⁡[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0\begin{align} g_{\theta}(\mathbf x,\mathbf y)&=\prod_{i=1}^n f_{\theta}(x_i,y_i) \\&=\exp\left[{-\sum_{i=1}^n\left(\frac{x_i}{\theta}+\theta y_i\right)}\right]\mathbf1_{x_1,\ldots,x_n,y_1,\ldots,y_n>0} \\&=\exp\left[-\frac{n\bar x}{\theta}-\theta n\bar y\right]\mathbf1_{x_{(1)},y_{(1)}>0}\quad,\,\theta>0 \end{align} Оцінювач максимальної ймовірності θθ\theta може бути отриманий як θ^(X,Y)=X¯¯¯¯Y¯¯¯¯−−−√θ^(X,Y)=X¯Y¯\hat\theta(\mathbf X,\mathbf Y)=\sqrt\frac{\overline X}{\overline Y} Хочеться знати, нормальний чи поширений цей MLE нормальний …

3
У CLT, чому
Нехай - незалежні спостереження з розподілу, що має середнє значення та дисперсію , коли , тоX1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nμμ\muσ2&lt;∞σ2&lt;∞\sigma^2 < \inftyn→∞n→∞n \rightarrow \infty n−−√X¯n−μσ→N(0,1).nX¯n−μσ→N(0,1).\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). Чому це означає, що X¯n∼N(μ,σ2n)?X¯n∼N(μ,σ2n)?\bar{X}_n \sim N\left(\mu, \frac{\sigma^2}{n}\right)?

1
Два зразка тесту чи квадрату
Це питання з книги Асимптотичної статистики Ван дер Ваарта, стор. 253. # 3: Припустимо, що ХмХм\mathbf{X}_m і YнYн\mathbf{Y}_n є незалежними мультиноміальними векторами з параметрами ( м , а1, … , Ак)(м,а1,…,ак)(m,a_1,\ldots,a_k) і ( н , б1, … , Бк)(н,б1,…,бк)(n,b_1,\ldots,b_k) . Під нульовою гіпотезою, що аi= biаi=бia_i=b_i показую це маюχ 2 …

1
Чи існує теорема, яка говорить про те, що перетворюється в розподілі до нормального, оскільки переходить до нескінченності?
Нехай - будь-який розподіл із визначеним середнім значенням та стандартним відхиленням, . Центральна гранична теорема говорить, що переходить в розподілі до звичайного нормального розподілу. Якщо замінити на вибіркове стандартне відхилення , чи існує теорема, що переходить в розподілі до t-розподілу? Оскільки для великихХХXмкмк\muσσ\sigmaн--√Х¯- мкσнХ¯-мкσ \sqrt{n}\frac{\bar{X} - \mu}{\sigma} σσ\sigmaSSSн--√Х¯- мкSнХ¯-мкS \sqrt{n}\frac{\bar{X} …

2
Чи дотримується багатоваріантна теорема центрального граничного значення (CLT), коли змінні виявляють ідеальну сучасну залежність?
Назва підсумовує моє запитання, але для наочності розглянемо наступний простий приклад. Нехай , i = 1, ..., n . Визначте: \ begin {рівняння} S_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n X_i \ end {рівняння} і \ початок {рівняння} T_n = \ frac {1} {n} …

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.