«asymptotics» etiketlenmiş sorular

Diyelim ki pdf'ye sahip(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 Bu nedenle bu popülasyondan alınan örneğin yoğunluğu(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( xben, yben)= exp[ - ∑i = 1n( xbenθ+ θ yben) ] 1x1, … , Xn, y1, … , Yn> 0= exp[ - n x¯θ- θ …

10 maximum-likelihood  convergence  exponential  asymptotics  central-limit-theorem 

Diyelim ki için tarafsız bir tahmin . Sonra elbette, . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Kişi bunu bir meslekten nasıl açıklar? Geçmişte, söylediğim şey , örnek boyutu büyüdükçe \ hat {\ theta} değerinin bir demet değerini ortalama θ^θ^\hat{\theta}olarak alırsanız, \ theta'nın daha iyi bir yaklaşımını elde edersiniz θθ\theta. …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

Dolgu asimptotik kullanan bir makale yazıyorum ve gözden geçirenlerimden biri, doldurma asimptotiklerinin ne olduğunu (yani matematik sembolleri ve gösterimi ile) titiz bir matematiksel tanımlamamı istedi. Literatürde herhangi bir şey bulamıyorum ve birisinin beni ya bazılarına doğru yönlendirebileceğini ya da kendinden yazılı bir tanım sağlayabileceğini umuyordum. Dolgu asimptotiklerine (sabit etki alanı …

10 asymptotics  definition 

Bu nedenle, tablosu için Pearson Chi Squared İstatistiği verilirse , formu şu şekildedir:1 × N1×N1 \times N Σi = 1n( Oben- Eben)2Eben∑i=1n(Oi−Ei)2Ei\sum_{i=1}^n\frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} Daha sonra bu , n - 1 serbestlik dereceli Chi-Squared Dağılımına yakındır , çünkü numune boyutu N büyür. χ2n - 1χn−12\chi_{n-1}^2n - 1n−1n-1N-NN Anlamadığım şey, bu …

10 chi-squared  asymptotics 

Yakıldıktan sonra, MCMC yinelemelerini doğrudan bir histogram veya çekirdek yoğunluğu tahmini gibi yoğunluk tahmini için kullanabilir miyiz? Benim endişem MCMC yinelemelerinin, en fazla aynı şekilde dağıtılmış olmalarına rağmen, bağımsız olmalarıdır. MCMC tekrarlarına daha fazla inceltme uygularsak ne olur? Benim endişem MCMC yinelemelerinin en fazla ilişkisiz olması ve henüz bağımsız olmamasıdır. …

10 distributions  mcmc  asymptotics 

Düğüm konumlarının yoğunluk olan bir Poisson noktası işlemini izlediği ve kenarların den daha yakın düğümler arasına yerleştirildiği sonsuz bir rastgele geometrik grafik düşünün . Bu nedenle, kenarların uzunluğu aşağıdaki PDF'yi takip eder:dρρ\rhoddd f(l)={2ld2l≤d0l>df(l)={2ld2l≤d0l>d f(l)= \begin{cases} \frac{2 l}{d^2} \;\quad l \le d \\ 0 \qquad\; l > d \end{cases} Yukarıdaki grafikte, …

10 probability  stochastic-processes  pdf  asymptotics  graph-theory 

Multinom dağılımının d sonuçları üzerindeki sınırlayıcı dağılımını arıyorum. IE, aşağıdakilerin dağıtımı limn → ∞n- 12Xnlimn→∞n−12Xn\lim_{n\to \infty} n^{-\frac{1}{2}} \mathbf{X_n} Burada yoğunluğu olan bir vektör değeri rasgele değişkendir için şekilde , ve Diğer tüm için 0 , burada f n ( x ) x ∑ i x i =n x i ∈ …

10 asymptotics  multinomial 

Asimptotik kovaryans matrisinin parametre tahminlerinin kovaryans matrisine eşit olduğu doğru mu? Eğer değilse, nedir? Ve bu durumda kovaryans matrisi ile asimptotik kovaryans matrisi arasındaki fark nedir? Şimdiden teşekkürler!

10 covariance  asymptotics 

Arka plan: Ağır kuyruklu bir dağılımla modellemek istediğim bir örnek var. Gözlemlerin yayılması nispeten büyük olacak şekilde bazı aşırı değerlerim var. Benim fikrim bunu genel bir Pareto dağılımı ile modellemekti ve ben de yaptım. Şimdi, ampirik verilerimin 0.975 kantili (yaklaşık 100 veri noktası) verilerime taktığım Genelleştirilmiş Pareto dağılımının 0.975 kantilinden …

9 confidence-interval  quantiles  asymptotics  order-statistics 

Asimptotik sonuçlar bilgisayar simülasyonu ile kanıtlanamaz çünkü sonsuzluk kavramını içeren ifadelerdir. Ancak, şeylerin teorinin bize söylediği şekilde yürüdüğünü anlayabilmeliyiz. Teorik sonucu düşünün limn → ∞P( |Xn| >ϵ)=0,ε > 0limn→∞P(|Xn|>ε)=0,ε>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) = 0, \qquad \epsilon >0 burada XnXnX_n , aynı ve bağımsız olarak dağılmış nnn rasgele değişkenin bir fonksiyonudur . Bu, XnXnX_n …

9 mathematical-statistics  simulation  convergence  asymptotics 

DüşününXn=⎧⎩⎨1- 12kwp ( 1 -2- n) / 2wp ( 1 -2- n) / 2wp 2- k için k > nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k …

9 probability  self-study  central-limit-theorem  moments  asymptotics