«joint-distribution» etiketlenmiş sorular

Eğer ortak olasılık 2 olayın kesişmesiyse, 2 bağımsız olayın ortak olasılığı hiç kesişmediğinden sıfır olmamalı mı? Kafam karıştı.

30 probability  joint-distribution 

Frechet-Hoeffding üst sınırı bağ dağılım fonksiyonu için geçerlidir ve bu verilir C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. CDF yerine yoğunluğu için benzer bir (marjinal yoğunluklara bağlı olarak) üst sınır var mı?c(u1,...,ud)c(u1,...,ud)c(u_1,...,u_d) Herhangi bir referans büyük mutluluk duyacağız.

16 references  joint-distribution  bounds  copula 

'Çok değişkenli dağılımı' anlama olasılığı daha yüksek olan bir kitle için 'ortak olasılık dağılımı' kullanma hakkında yazıyorum, bu yüzden daha sonra kullanmayı düşünüyorum. Ancak bunu yaparken anlamını kaybetmek istemiyorum. Wikipedia bunların eş anlamlı olduğunu gösteriyor. Öyle mi? Değilse, neden olmasın?

15 probability  terminology  joint-distribution  definition 

Let px , ypx,yp_{x,y} , iki Kategorik değişkenler ortak bir dağıtım olması X, YX,YX,Y ile, x,y∈ { 1 , …,K}x,y∈{1,...,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Diyelim ki bu dağılımdan nnn örnek alındı, ama sadece için marjinal sayımlar verildi j=1,…,Kj=1,...,Kj=1,\ldots,K: Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j),Sj=Σben=1nδ(Xben=l),Tj=Σben=1nδ(Yben=j), S_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(X_i=l)}, T_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(Y_i=j)}, S j , T j için verilen için …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

CDF ile bir ortak dağılım için bir ortak moment üreten fonksiyonum olduğunu varsayalım . Mi her ikisi de gerekli ve yeterli bağımsızlığı şartı ve ? Sadece gereklilikten bahseden birkaç ders kitabını kontrol ettim :F X , Y ( x , y ) M X , Y ( s , t …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

Ders kitabımdaki sorunlardan biri şu şekildedir. İki boyutlu stokastik sürekli bir vektör aşağıdaki yoğunluk fonksiyonuna sahiptir: fX, Y( x , y) = { 15 x y200 <x <1 ve 0 <y <x iseaksi takdirdefX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} 15xy^2 & \text{if …

10 self-study  random-variable  marginal  joint-distribution 

Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty Motivasyon: Soru için motivasyonum, ve olduğunda mükemmel bir şekilde bağımlı olduğu garip (ama harika) hissetmesinden kaynaklanıyor, ancak çok değişkenli anlamı bağımsızlığa …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom