«expected-value» etiketlenmiş sorular

Beklenen değeri ise olan , beklenen değeri ne ? Analitik olarak hesaplanabilir mi?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) Kullandığım parametreleme şekil oranıdır.

14 expected-value  gamma-distribution 

Bir finans kursundaki lognormal dağılımla ilgileniyoruz ve ders kitabım bunun doğru olduğunu söylüyor, matematik geçmişim çok güçlü olmadığı için sezgisel bulduğum ama sezgiyi istiyorum. Biri bana bunun neden böyle olduğunu gösterebilir mi?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Rasgele değişkenler için ve pozitif yarı tanımlı bir matris : Beklenen değer, ve varyans için basitleştirilmiş bir ifade var mı? , ? rastgele bir değişken olmadığını lütfen unutmayın .X∈RhX∈RhX \in \mathbb{R}^hAAAE[Tr(XTAX)]E⁡[Tr(XTAX)]\mathop {\mathbb E}[Tr(X^TAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(X^TAX)]AAA

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

Ne olan bir olasılık dağılımının bir örneğini oluşturmak için varsayarak tutar ?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 Bir pozitif değerli RV için Jensen eşitsizliğinin izler eşitsizlik gibidir ( ise ters eşitsizlik ). Bunun nedeni, eşlemesinin için dışbükey ve için içbükey olmasıdır . Jensen eşitsizliğindeki eşitlik koşulundan sonra, gerekli eşitliğin sağlanması için dağılımın dejenere olması gerektiğini …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

İktisat dergilerinde rastgele faydalı modellerde kullanılan belirli bir sonuç hakkında okumaya devam ediyorum. Sonucun bir sürümü şudur: eğer Gumbel ( , o zaman: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), burada γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 Euler-Mascheroni sabittir. Bunun R kullanarak mantıklı …

12 expected-value  gumbel 

R 2 a d j u s t e d düzenlemesiyle ilgili olarak bu metnin ilk sayfasının altında yapılan ifadeyi merak ediyorumR2adjustedRadjusted2R^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). Metin şunu belirtmektedir: Ayarlamanın mantığı şöyledir: sıradan çoklu regresyonda, rastgele bir tahminci yanıtın varyasyonunun ortalama oranını açıklar , böylece rastgele tahmin ediciler birlikte ortalama olarak yanıtın …

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

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

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 

Normal dağılımından bağımsız olarak her biri boyutunda örnek çiziyoruz .NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) Daha sonra numunelerinden birbirimizle en yüksek (mutlak) Pearson korelasyonuna sahip 2 numuneyi seçiyoruz.NNN Bu korelasyonun beklenen değeri nedir? Teşekkürler [PS Bu ev ödevi değil]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

Eğer katlanarak dağıtılır parametresi ve 'in karşılıklı bağımsız, beklentisi neX iXiXbenX_i(i=1,...,n)(ben=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXbenX_i (∑i=1nXi)2(Σben=1nXben)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 bakımından ve ve muhtemelen diğer sabitler?λnnnλλ\lambda Not: Bu soru /math//q/12068/4051 adresinde matematiksel bir yanıt almıştır . Okuyucular da buna bir göz atacaklardı.

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

Belirli bir değerin altında (örneğin, ortalama değerin altında) göz önüne alındığında, normal dağıtılmışsa x'in Beklenen değerini bulmanın mümkün olup olmadığını merak etmektir.

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

XXX bir Cauchy dağılımını takip ediyorsa Y=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_ide tam olarak aynı dağılımı aşağıdakiXXX; bu konuyabakın. Bu mülkün adı var mı? Bunun doğru olduğu başka dağıtımlar var mı? DÜZENLE Bu soruyu sormanın başka bir yolu: izin XXX olasılık yoğunluk rastgele değişken f(x)f(x)f(x) . izin Y=1n∑ni=1XiY=1n∑i=1nXiY=\frac 1 …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

Bir Gama dağılımı ve ile parametrelendirilirse , o zaman:αα\alphaββ\beta E(Γ(α,β))=αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} Bir kare Gama beklentisini hesaplamak istiyorum, yani: E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? Ben düşünüyorum öyle: E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = \left(\frac{\alpha}{\beta}\right)^2 + \frac{\alpha}{\beta^2} Bu son ifadenin doğru olup olmadığını bilen var mı?

11 expected-value  gamma-distribution 

, Diyelim ki, Rasgele değişkenlerin bir dizi göz önüne alındığında, için i = 1 , 2 , . . . , n , ampirik ortalama kez beklenen sayıda sınırlamak çalışıyorum 1Xi∈[0,1]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]i=1,2,...,ni=1,2,...,ni = 1,2,...,n,numuneleri çizmeye devam ettikçec≥0değerini aşacaktır, yani: T d e f = n ∑ j=1P({ 11n∑ni=1Xi1n∑i=1nXi\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_ic≥0c≥0c …

11 mathematical-statistics  expected-value  bounds 

Herkes sıfır şişirilmiş Poisson beklenen değer ve varyans, olasılık kütle fonksiyonu ile nasıl gösterebilir 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} burada olasılık gözlem binom işlemle sıfırdır ve olmasıdır Poisson ortalamasıdır türetilmiştir?ππ\piλλ\lambda Sonuç beklenen değer ve varyans .μ=(1−π)λμ=(1−π)λ\mu =(1-\pi)\lambdaμ+π1−πμ2μ+π1−πμ2\mu+ …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

üzerine eşit olarak dağıtıldığını varsayın . Let ve . ve arasındaki korelasyonun sıfır olduğunu gösterin .[ 0 , 2 π ] Y = sin X Z = cos X Y ZXXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Sinüs ve kosinüsün standart sapmasını ve bunların kovaryansını bilmem gerekecek gibi görünüyor. …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value