«order-statistics» etiketlenmiş sorular

Bir numunenin sıra istatistikleri, artan sırada yerleştirilen değerlerdir. Bir istatistiksel örneğin i-inci derece istatistiği, onun i-inci en küçük değerine eşittir; bu nedenle minimum numune birinci dereceden istatistiktir ve maksimum numune sonuncudur. Bazen 'sıra istatistiği', tüm sıra istatistikleri kümesini, yani meydana geldikleri sırayı göz ardı eden veri değerlerini ifade etmek için kullanılır. Aralıklar gibi ilgili miktarlar için de kullanın.

4
Normal rastgele değişkenler için yaklaşık sıra istatistikleri
Belirli rastgele dağılımların düzen istatistikleri için iyi bilinen formüller var mı? Özellikle normal rastgele değişkenin birinci ve son derece istatistikleri, ancak daha genel bir cevap da takdir edilecektir. Düzenleme: Açıklığa kavuşturmak için, tam integral ifadesini değil, açıkça veya daha az açıkça değerlendirilebilecek yaklaşık formülleri arıyorum. Örneğin, normal bir rv'nin birinci …

3
Kırık bir çubuğun en büyük parçasının dağılımı (boşluklar)
1 uzunluğundaki bir çubuğun rastgele eşit olarak fragmanları halinde kırılmasına izin verin . En uzun parçanın uzunluğunun dağılımı nedir?k + 1k+1k+1 Daha resmi olarak, IID olsun ve ilişkili ilişkili sipariş istatistikleri olsun, yani sadece sipariş verelim. örnek, . Let .( U1, … Uk)(U1,...Uk)(U_1, \ldots U_k)U( 0 , 1 )U(0,1)U(0,1)( U( …



1
Sıfır hipotezi altında değiştirilebilir örneklerin ardındaki sezgi nedir?
Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …
16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

1
Aynı Ortalama, Farklı Varyans
Bir yarışta sekiz koşucunuz olduğunu varsayalım; münferit çalışma sürelerinin dağılımı Normal'dir ve her birinin ortalama saniyesi vardır . Birinci koşucunun standart sapması en küçük, ikincisi en küçük, üçüncü en küçük, vb. Sekiz büyüktür. İki soru beni şaşırtıyor: (1) Birincinin sonuncusunu geçme olasılığı nedir ve (2) yarışı kazanma olasılığı en yüksek …

3
Numune boyutundan, min ve maks değerlerinden normal bir dağılımı yeniden oluşturabilir miyim? Ortalamayı vekalet etmek için kullanabilirim
Bunun istatistiki olarak biraz ipucu olabileceğini biliyorum, ama bu benim sorunum. Bir dizi veri var, yani bir değişkenin minimum, maksimum ve örnek boyutu. Bu verilerden bazıları için bir ortalama var, ama çok değil. Her bir aralığın değişkenliğini ölçmek ve ayrıca araçları karşılaştırmak için bu aralıkları birbirleriyle karşılaştırmak istiyorum. Dağılımın ortalama …


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 …

1
Normal değişkenlerin maksimum oranının beklenen değeri
Varsayalım gelen iid ve izin ifade 'den inci en küçük elemanı . iki ardışık eleman arasındaki oranın beklenen maksimum oranını nasıl daha üst sınırlara ? Yani, bir üst sınırı nasıl hesaplayabilirsiniz:X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nN(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)X(i)X(i)X_{(i)}iiiX1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nX(i)X(i)X_{(i)} E[maxi=1,...,n−1(X(i+1)X(i))]E[maxi=1,...,n−1(X(i+1)X(i))]E\left[\max\limits_{i=1,...,n-1}\left(\frac{X_{(i+1)}}{X_{(i)}}\right)\right] Bulabildiğim literatür çoğunlukla iki rasgele değişken arasındaki orana odaklanıyor ve bu da ilişkisiz iki normal dağılım için pdf'nin …

1
Tahmini sipariş istatistikleriyle yüzdelik dilime yakınsamaları göster
Let X1,X2,…,X3nX1,X2,...,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n} , bir örneklenmiş Rasgele değişkenlerin bir dizisi alfa sabit dağılımı parametreleri ile, α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 . Şimdi dizisini düşünün Y1,Y2,…,YnY1,Y2,...,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}, burada Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3-1Y_{j+1} = X_{3j+1}X_{3j+2}X_{3j+3} - 1 , j=0,…,n−1j=0,…,n−1j=0, \ldots, n-1 …

1
Bir aralığın oran dağılımı ve örnek ortalaması nedir?
Let ortalama ile istatistiksel bağımsız üstel rastgele değişken bir numune olduğu ve izin , bu örnek olarak sipariş istatistikleri. Let .X1,…,XnX1,...,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),...,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1nΣben=1nXben\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i tanımlayınGösterilebilir her birinin ile Yani, aynı zamanda üstel .Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wben=X(ben+1)-X(ben) ∀ 1≤ben≤n-1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq n-1\,. WiWbenW_iβi=βn−iβben=βn-ben\beta_i=\frac{\beta}{n-i} Soru: bilindiği ve negatif olmadığı …

1
Benzersiz MVUE'yu bulun
Bu soru Robert Hogg'un Matematik İstatistiklerine Giriş 6. Sürüm problemi 7.4.9 sayfa 388'den alınmıştır. Let X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n PDF ile istatistiksel bağımsız olarak f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\theta0 . (a) mle bul İçeride ISTV melerin RWMAIWi'nin ait İçeride ISTV melerin RWMAIWi'ninθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (b) var θ için yeterli bir istatistik İçeride ISTV melerin RWMAIWi'nin ? Neden ?θ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (c) …

1
Bir uzlaşma sıralamasının güvenilirliği nasıl ölçülür (Kemeny-Snell kitabından problem)
Farz et ki kkk uzmanlardan her biri bir dizi nnnnesneleri sırayla veya tercih edin. Sıralamalarda bağlara izin ver. John Kemeny ve Laurie Snell 1962 yılındaki "Sosyal Bilimlerdeki Matematiksel Modeller" adlı kitaplarında bir sonraki problemi çözmeyi öneriyorlar: PROJE 111. Bir uzlaşma sıralamasının güvenilirliğini ölçmek için:kkkUzmanlar. Örneğin, bu, tek bir uzmanın sıralamasını …

1
bulmanın daha kolay yolu ?
parametresi olduğu üniform dağılımından alınan 3 örneği göz önünde bulundurun . ı bulmak istiyorum burada X _ {(i)} sipariş istatistiği i'dir .u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\thetaE[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] X(i)X(i)X_{(i)}iii Sonucun \ mathbb {E} \ sol olmasını beklerdim [X _ {(2)} | X _ {(1)}, X _ {(3)} \ right] = \ frac …

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.