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
Побудова розподілу Діріхле з розподілом Гамма
Нехай X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} - взаємно незалежні випадкові величини, кожна з яких має розподіл гами з параметрами αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 показують, що Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,k, мають спільний розподіл у виглядіDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) Спільний pdf з (X1,…,Xk+1)=e−∑k+1i=1xixα1−11…xαk+1−1k+1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X1,…,Xk+1)=e−∑i=1k+1xix1α1−1…xk+1αk+1−1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X_1,\dots,X_{k+1})=\frac{e^{-\sum_{i=1}^{k+1}x_i}x_1^{\alpha_1-1}\dots x_{k+1}^{\alpha_{k+1}-1}}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\dots \Gamma(\alpha_{k+1})} Тоді, щоб знайти спільний pdf з(Y1,…,Yk+1)(Y1,…,Yk+1)(Y_1,\dots,Y_{k+1})я не можу знайти якобіан, тобтоJ(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(\frac{x_1,\dots,x_{k+1}}{y_1,\dots,y_{k+1}})

1
Тест: Повідомте класифікатора за його межею рішення
Нижче наведено 6 меж рішення. Межі рішення - фіолетові лінії. Точки та хрестики - це два різних набори даних. Ми повинні вирішити, який з них: Лінійний SVM Кернелізоване SVM (Поліномне ядро ​​порядку 2) Перцепрон Логістична регресія Нейронна мережа (1 прихований шар з 10 випрямленими лінійними одиницями) Нейронна мережа (1 прихований …


1
Доказ стаціонарності АР (2)
Розглянемо середньоцентричний процес AR (2) Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t де ϵtϵt\epsilon_t - стандартний процес білого шуму. Просто для простоти дозвольте мені називати ϕ1=bϕ1=b\phi_1=b і ϕ2=aϕ2=a\phi_{2}=a . Орієнтуючись на корені рівняння характеристик, я отримав z1,2=−b±b2+4a−−−−−−√2az1,2=−b±b2+4a2az_{1,2}=\frac{-b\pm\sqrt{b^2+4a}}{2a} Класичні умови в підручниках такі:{|a|&lt;1a±b&lt;1{|a|&lt;1a±b&lt;1\begin{cases}|a|<1 \\ a\pm b<1 \end{cases} Я намагався вирішити вручну (за допомогою Mathematica) нерівності коренів, тобто …

2
Як я можу обчислити дисперсію оцінювача OLS
Я знаю, що β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} і ось як я дістався під час обчислення дисперсії: Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} але це так далеко, як …

8
Як інтерполяція пов'язана з поняттям регресії?
Поясніть коротко, що розуміється під інтерполяцією. Як це пов'язано з поняттям регресії? інтерполяція - це мистецтво читання між рядками таблиці, а в елементарній математиці термін зазвичай позначає процес обчислення проміжних значень функції з набору заданих або табличних значень цієї функції. Я не можу дати відповідь на друге запитання. Будь ласка, …

3
Для чого нам потрібна завантажувальна програма?
Зараз я читаю «Всю статистику» Ларрі Вассермана і спантеличений чимось, що він написав у главі про оцінку статистичних функцій непараметричних моделей. Він написав "Іноді ми можемо знайти розрахункову стандартну помилку статистичної функції, зробивши деякі обчислення. Однак в інших випадках не очевидно, як оцінити стандартну помилку". Я хотів би зазначити, що …

4
Очікуване значення медіани вибірки з урахуванням середньої вибірки
Нехай YYY позначає медіану, а ˉ XX¯\bar{X} позначає середнє значення випадкової вибірки розміром n = 2 k + 1n=2k+1n=2k+1 з розподілу, який дорівнює N ( μ , σ 2 )N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) . Як я можу обчислити ? E ( Y | ˉ X = ˉ x )E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) Інтуїтивно, через припущення про …

1
Питання про те, як нормалізувати коефіцієнт регресії
Не впевнений, чи нормалізувати це правильне слово, яке тут вживають, але я постараюся зробити все можливе, щоб проілюструвати те, що я намагаюся запитати. Тут використаний оцінювач - найменше квадратів. Припустимо, у вас , ви можете зосереджувати його навколо середнього значення де і , так що більше не впливає на оцінку …

5
Книги теорії ймовірностей для самостійного вивчення
Чи є якісь хороші книги, які пояснюють такі важливі поняття теорії ймовірностей, як функції розподілу ймовірностей та функції кумулятивного розподілу? Будь ласка, уникайте посилань на книги типу "Математична статистика та аналіз даних" Джона Райса, які починаються з простих концепцій перестановки, а потім раптом (у другому розділі) зробіть стрибок, припускаючи знання …

1
Виведення зміни змінних функції щільності ймовірності?
У книзі розпізнавання візерунків та машинне навчання (формула 1.27) він дає py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) | деx=g(y)x=g(y)x=g(y),px(x)px(x)p_x(x)- pdf, що відповідаєpy(y)py(y)p_y(y) щодо зміни змінної. У книгах сказано, що це тому, що спостереження, що потрапляють у діапазон , при малих значеннях δ x будуть перетворені в …

4
Класична лінійна модель - вибір моделі
У мене є класична лінійна модель, з 5 можливими регресорами. Вони некорельовані між собою і мають досить низьку кореляцію з відповіддю. Я прийшов до моделі, де 3 регресори мають значні коефіцієнти для їх t-статистики (p &lt;0,05). Додавання однієї або обох решти двох змінних дає p значення&gt; 0,05 для статистики t, …


2
Pdf
Припустимо, є iid від з невідомими іX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,...,X_nN(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)μ∈Rμ∈R\mu \in \mathcal Rσ2&gt;0σ2&gt;0\sigma^2>0 Нехай Z=X1−X¯S,Z=X1−X¯S,Z=\frac{X_1-\bar{X}}{S}, S тут стандартне відхилення. Можна показати, що ZZZ має PDF Lebesgue f(z)=n−−√Γ(n−12)π−−√(n−1)Γ(n−22)[1−nz2(n−1)2]n/2−2I(0,(n−1)/n√)(|Z|)f(z)=nΓ(n−12)π(n−1)Γ(n−22)[1−nz2(n−1)2]n/2−2I(0,(n−1)/n)(|Z|)f(z)=\frac{\sqrt{n} \Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}{\sqrt{\pi}(n-1)\Gamma\left(\frac{n-2}{2}\right)}\left[1-\frac{nz^2}{(n-1)^2}\right]^{n/2-2}I_{(0,(n-1)/\sqrt{n})}(|Z|) Тоді моє запитання, як отримати цей pdf? Питання звідси в прикладі 3.3.4, щоб знайти UMVUE P(X1≤c)P(X1≤c)P(X_1 \le c) . Я можу зрозуміти логіку та …
15 self-study  umvue 

2
Моделювання креслень з рівномірного розподілу за допомогою малюнків із звичайного розподілу
Нещодавно я придбав ресурс для інтерв'ю з науковими даними, в якому одним із питань ймовірності було таке: З огляду на малюнки із звичайного розподілу з відомими параметрами, як можна імітувати малюнки з рівномірного розподілу? Мій оригінальний процес думки полягав у тому, що для дискретної випадкової величини ми могли розбити нормальний …

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.