«minimum» etiketlenmiş sorular

Uç değerler, bir örnekteki en büyük veya en küçük gözlemlerdir; örneğin, minimum numune (birinci dereceden istatistik) ve maksimum numune (n-inci sıra istatistiği). Uç değerlerle ilişkili asimptotik * uç değer dağılımlarıdır. *


5
K-Ortalamaları neden küresel minimum değeri vermiyor?
K-ortalamaları algoritmasının genel bir minimum değere değil, yalnızca yerel bir minimum değere yaklaştığını okudum. Bu neden? Mantıksal olarak başlatmanın son kümelemeyi nasıl etkileyebileceğini düşünebilirim ve en uygun olmayan kümeleme olasılığı vardır, ancak bunu matematiksel olarak kanıtlayacak hiçbir şey bulamadım. Ayrıca, k-neden yinelemeli bir süreçtir? Amaç fonksiyonunu centroidlerle kısmen ayırt edemeyiz, …

4
İki rasgele değişkenin küçükleri için tarafsız tahminci
Diyelim ki veX∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) İlgileniyorum . Z için tarafsız bir tahminci var mı ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Basit tahmin \ dak (\ çubuğu {x} \ çubuğu {y}) \ çubuğu {x} ve \ çubuğu {y} örnek araçlardır X ve Y , örneğin, bastırılmaktadır (tutarlı olsa da). …

2
Ki-kare değişkenlerin sonsuz koleksiyonunun düzen istatistikleri (örneğin, minimum)?
Bu benim ilk defa burada, bu yüzden sorumu herhangi bir şekilde açıklığa kavuşturabilir miyim lütfen (biçimlendirme, etiketler vb. Dahil). (Ve umarım daha sonra düzenleyebilirim!) Referanslar bulmaya çalıştım ve indüksiyon kullanarak kendimi çözmeye çalıştım, ancak her ikisinde de başarısız oldum. Ben farklı serbestlik dereceleri ile bağımsız rasgele değişkenler sayılabilecek kadar sonsuz …



2
Minimum tahmin ediciyi iyileştirme
Ben olduğunu varsayalım tahmin etmek olumlu parametreleri ve onların tekabül tahmincileri tarafından üretilen tarafsız tahminler , yani , vb.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm E[\hat{\mu_1}]=\mu_1E[μ2^]=μ2E[μ2^]=μ2\mathrm E[\hat{\mu_2}]=\mu_2 Ben tahmin etmek istiyorum el altında tahminleri kullanılarak. Açıkça naif tahmin gibi düşük bastırılmaktadır min(μ1,μ2,...,μn)min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n)min(μ1^,μ2^,...,μn^)min(μ1^,μ2^,...,μn^)\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm E[\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})]\leq \mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) Aynı zamanda, ilgili tahmin ediciler kovaryans matrisim olduğunu varsayalım . Verilen tahminler …

3
Eğer
: Aşağıdaki kurmak farz edelim . Ayrıca . Ayrıca yani , ilgili desteklerin sınırlarının dışbükey bir kombinasyonudur. , tüm için ortaktır .Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,nXi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} …

1
Normal bir örnekten minimum sipariş istatistiği için beklenen değer
GÜNCELLEME 25 Ocak 2014: hata düzeltildi. Yüklenen görüntüde Beklenen Değerin hesaplanan değerlerini dikkate almayın - bunlar yanlış - Görüntüyü silmiyorum çünkü bu soruya bir cevap oluşturdu. GÜNCELLEME 10 Ocak 2014: hata bulundu - kullanılan kaynaklardan birinde bir matematik yazım hatası. Düzeltme hazırlanıyor ... Koleksiyonundan minimum sipariş istatistiğinin yoğunluğu ED sürekli …

1
Nlm () işlevindeki kod değişkeni
R'de Newton-Raphson algoritmasını kullanarak f işlevinin minimize edilmesini sağlayan bir nlm () işlevi vardır . Özellikle, bu işlev aşağıdaki gibi tanımlanan değişken kodunun değerini verir: optimizasyon işleminin neden sonlandığını gösteren bir tamsayı kodlayın. 1: göreceli gradyan sıfıra yakın, mevcut yineleme muhtemelen çözümdür. 2: tolerans dahilinde art arda yinelenir, mevcut yineleme …
9 r  minimum 
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.