Запитання з тегом «expected-value»

Якщо очікуване значення Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta) дорівнює αβαβ\frac{\alpha}{\beta} , яке очікуване значенняlog(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta))? Чи можна це обчислити аналітично? Параметризація, яку я використовую, є швидкістю форми.

14 expected-value  gamma-distribution 

Ми маємо справу з лонормальним розподілом у курсах фінансів, і в моєму підручнику просто зазначено, що це правда, що мені здається неприємним, оскільки мій математичний фон не дуже сильний, але я хочу, щоб інтуїція. Хтось може мені показати, чому це так?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Для випадкових змінних та позитивної напіввизначеної матриці A : Чи є спрощене вираження для очікуваного значення, E [ T r ( X T A X ) ] та дисперсії, V a r [ T r ( X T А X ) ] ? Зверніть увагу, що A не є випадковою …

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

Як побудувати приклад розподілу ймовірностей, для якого , припускаючи ?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 Нерівність , яке випливає з нерівності Йєнсена для позитивного багатозначних RV , як (зворотна нерівність, якщо ). Це тому, що відображення опукло для і увігнуте для . Виходячи з умови рівності в нерівності Дженсена, я думаю, розподіл повинен бути виродженим, …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

Я постійно читаю в економічних журналах про конкретний результат, використаний у випадкових корисних моделях. Один варіант результату: якщо Gumbel ( , то:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i 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), де γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 - константа Ейлера-Машероні. Я перевірив, що це …

12 expected-value  gumbel 

Мені цікаво твердження, зроблене внизу першої сторінки цього тексту стосовно коригуванняR2adjustedRadjusted2R^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). У тексті зазначено: Логіка коригування така: у звичайній множинній регресії випадковий предиктор пояснює в середньому частку 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) варіації відповіді, так що mmm випадкові предиктори пояснюють разом, в середньому, m/(n–1)m/(n–1)m/(n – 1) варіації відповіді; іншими словами, …

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

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

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 

Ми малюємо зразків, кожен розміром , незалежно від нормального розподілу.n ( μ , σ 2 )NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) Тоді з зразків вибираємо 2 зразки, які мають найвищу (абсолютну) співвідношення Пірсона один з одним.NNN Яке очікуване значення цього співвідношення? Дякую [PS Це не домашнє завдання]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

Якщо розподілено експоненціально з параметром і взаємно незалежні, яке очікуванняXiXiX_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 з точки зору та та, можливо, інших констант?nnnλλ\lambda Примітка. Це питання отримало математичну відповідь на /math//q/12068/4051 . Читачі теж поглянули б на це.

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

Цікаво, чи можна знайти очікуване значення x, якщо воно нормально розподіляється, враховуючи, що воно знаходиться нижче певного значення (наприклад, нижче середнього значення).

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

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 …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

Якщо розподіл Gamma параметризовано з і β , то:αα\alphaββ\beta E( Γ ( α,β) ) =αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} Я хотів би порахувати очікування гамми в квадраті, тобто: Е( Γ ( α , β)2) = ?Е(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? Я думаю, що це: Е( Γ ( α , β)2) …

11 expected-value  gamma-distribution 

Враховуючи послідовність iid випадкових величин, скажімо, для , я намагаюся пов'язати очікувану кількість разів емпіричного середнього перевищить значення, , оскільки ми продовжуємо малювати зразки, тобто: Xi∈[0,1]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]i=1,2,...,ni=1,2,...,ni = 1,2,...,n1n∑ni=1Xi1n∑i=1nXi\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_ic≥0c≥0c \geq 0T=def∑j=1nP({1j∑i=1jXi≥c})T=def∑j=1nP({1j∑i=1jXi≥c}) \mathcal{T} \overset{def}{=} \sum_{j=1}^n \mathbb{P} \left(\left\{ \frac{1}{j}\sum_{i=1}^j X_i \geq c\right\}\right) Якщо припустити, що для деяких , ми можемо …

11 mathematical-statistics  expected-value  bounds 

Чи може хтось показати, як очікуване значення та дисперсія нульового завищеного Пуассона з функцією маси ймовірності 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} де - ймовірність того, що спостереження дорівнює нулю за двочленним процесом, а - середнє значення Пуассона?ππ\piλλ\lambda …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

Припустимо, рівномірно розподілений на . Нехай і . Покажіть, що кореляція між і дорівнює нулю.XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Здається, мені потрібно було б знати стандартне відхилення синуса і косинуса та їх коваріацію. Як я можу їх обчислити? Я думаю, що мені потрібно припустити, що має рівномірний …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value