Запитання з тегом «self-study»

Рутинна вправа з підручника, курсу або тесту, що використовується для класу або самостійного вивчення. Політика цієї громади полягає в тому, щоб "надати корисні підказки" на подібні питання, а не повних відповідей.


1
Максимальний оцінювач вірогідності для мінімуму експоненціальних розподілів
Я застряг у тому, як вирішити цю проблему. Отже, у нас є дві послідовності випадкових змінних, та для . Тепер і це незалежні експоненціальні розподіли з параметрами і . Однак замість того, щоб спостерігати і , ми замість та спостерігаємо .XiXiX_i я = 1 , . . . , n …

4
Я хочу показати
Нехай X:Ω→NX:Ω→NX:\Omega \to \mathbb N - випадкова величина на ймовірнісному просторі (Ω,B,P)(Ω,B,P)(\Omega,\mathcal B,P) Покажіть, що E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=\sum_{n=1}^\infty P(X\ge n). моє визначення з E(X)E(X)E(X) дорівнює E(X)=∫ΩXdP.E(X)=∫ΩXdP.E(X)=\int_\Omega X \, dP. Дякую.

1
Визначення розміру вибірки з пропорцією та біноміальним розподілом
Я намагаюся вивчити деякі статистичні дані за допомогою книги «Біометрія Сокаля та Рольфа» (3е). Це вправа в 5-й главі, яка висвітлює вірогідність, біноміальний розподіл та розподіл Пуассона. Я усвідомлюю, що існує формула, щоб дати відповідь на це питання: n = 4( с-√- q√)2n=4(p−q)2 n = \frac 4 {( \sqrt{p} - …

4
Чи регресія x на y в цьому випадку явно краща, ніж y на x?
Прилад, який використовується для вимірювання рівня глюкози в крові людини, відстежується на випадковій вибірці з 10 осіб. Рівні вимірюються також за допомогою дуже точної лабораторної процедури. Міра приладу позначається x. Міра лабораторних процедур позначається y. Я особисто вважаю, що y на x є більш правильним, оскільки намір полягає у використанні …

1
Аксіома вибору Люсі, питання про умовну ймовірність [закрито]
Закрито . Це питання потребує деталей або ясності . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Додайте деталі та уточніть проблему, відредагувавши цю публікацію . Закрито 2 роки тому . Я читаю Люсь (1959) . Потім я знайшов це твердження: Коли людина вибирає серед альтернатив, дуже часто їхні відповіді, …

3
Серйозна поглиблена проблема ймовірностей гортання монет
Скажімо, я роблю 10 000 фліп монети. Мені хотілося б знати ймовірність того, скільки обертів потрібно, щоб отримати 4 і більше поспіль головок поспіль. Підрахунок буде працювати наступним чином, ви вважаєте, що один наступний раунд фліп - це лише голови (4 голови і більше). Коли хвостик вдарить і розірве смугу …

1
Як знайти граничний розподіл від спільного розподілу з багатозмінною залежністю?
Одна з проблем у моєму підручнику полягає в наступному. Двовимірний стохастичний безперервний вектор має таку функцію щільності: fX,Y(x,y)={15xy20if 0 &lt; x &lt; 1 and 0 &lt; y &lt; xotherwisefX,Y(x,y)={15xy2if 0 &lt; x &lt; 1 and 0 &lt; y &lt; x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} 15xy^2 & \text{if 0 < x < 1 …

3
Сума біноміальних та пуассонівських випадкових величин
Якщо у нас є дві незалежні випадкові величини та , яка функція маси ймовірностей ?X 2 ∼ P o i s ( λ ) X 1 + X 2X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p)X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB: Для мене це не домашнє завдання.

1
Пропозиція статистичного тесту
Мені потрібно знайти відповідний статистичний тест (тест на коефіцієнт ймовірності, t-тест тощо) на наступне: Нехай є вибіркою випадкового вектора і припустимо, що ~ . Гіпотези: ; ( X ; Y ) ( Y X ) N [ ( μ 1 μ 2 ) , ( 1{ Xi; Yi}нi = 1{Хi;Yi}i=1н\{X_i;Y_i\}^n_{i=1}(X;Y)(Х;Y)(X;Y)( …

1
Чому Anova () та drop1 () надали різні відповіді для GLMM?
У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

1
Розподіл різниці двох незалежних рівномірних змінних, усічених у 0
Нехай і - дві незалежні випадкові величини, що мають однаковий розподіл з щільністюY U ( 0 , 1 )ХXXYYYU( 0 , 1 )U(0,1)U(0,1) f( х ) = 1f(x)=1f(x)=1 якщо (а іншому місці).00 ≤ x ≤ 10≤x≤10≤x≤1000 Нехай - реальна випадкова величина, визначена:ZZZ Z= X- YZ=X−YZ=X-Y якщо (і іншому місці).0Х&gt; YX&gt;YX>Y000 …

1
Знайдіть UMVUE з
Дозволяє X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n не бути випадковими змінними, що мають pdf fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) де θ&gt;0θ&gt;0\theta >0. Дайте UMVUE від1θ1θ\frac{1}{\theta} і обчислити її дисперсію Я дізнався про два таких методи для отримання UMVUE: Нижня межа Крамер-Рао (CRLB) Леманн-Шеффем Я збираюся спробувати це, використовуючи колишнє з двох. …

3
Розподіл коли є незалежними змінними
Як звичайна вправа, я намагаюся знайти розподіл де і є незалежними випадковими змінними.X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2}XXXYYYU(0,1)U(0,1) U(0,1) Щільність суглоба дорівнює (X,Y)(X,Y)(X,Y)fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)cosθcos⁡θ\cos\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]zsinθ&lt;1⟹θ&lt;sin−1(1z)zsin⁡θ&lt;1⟹θ&lt;sin−1⁡(1z)z\sin\theta<1\implies\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)sinθsin⁡θ\sin\thetaθ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right] Отже, для маємо .1&lt;z&lt;2–√1&lt;z&lt;21< z<\sqrt 2cos−1(1z)&lt;θ&lt;sin−1(1z)cos−1⁡(1z)&lt;θ&lt;sin−1⁡(1z)\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)<\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right) Абсолютне значення якобіана перетворення становить|J|=z|J|=z|J|=z Таким чином, щільність стику задається виразом(Z,Θ)(Z,Θ)(Z,\Theta) fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2√),θ∈(cos−1(1/z),sin−1(1/z))}fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2),θ∈(cos−1⁡(1/z),sin−1⁡(1/z))}f_{Z,\Theta}(z,\theta)=z\mathbf 1_{\{z\in(0,1),\,\theta\in\left(0,\pi/2\right)\}\bigcup\{z\in(1,\sqrt2),\,\theta\in\left(\cos^{-1}\left(1/z\right),\sin^{-1}\left(1/z\right)\right)\}} Інтегруючи , отримуємо pdf asθθ\thetaZZZ fZ(z)=πz210&lt;z&lt;1+(πz2−2zcos−1(1z))11&lt;z&lt;2√fZ(z)=πz210&lt;z&lt;1+(πz2−2zcos−1⁡(1z))11&lt;z&lt;2f_Z(z)=\frac{\pi z}{2}\mathbf 1_{0\sqrt 2 \end{cases} що виглядає …

1
Похідне від поперечної втрати ентропії у word2vec
Я намагаюся пропрацювати свій шлях через перший набір проблем навчального матеріалу онлайн-класу cs224d в Інтернеті, і у мене виникають проблеми з проблемою 3A: При використанні пропуску грамової моделі word2vec з функцією прогнозування softmax і функцією перехресної ентропії втрати ми хочемо обчислити градієнти відносно прогнозованих векторів слів. Отже, враховуючи функцію softmax: …

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.