«random-variable» etiketlenmiş sorular

Rastgele bir değişken veya stokastik bir değişken, şans değişimine (yani, matematiksel anlamda rastgele) tabi olan bir değerdir.


4
Birisi nasıl bağımlılık ve sıfır kovaryans olabileceğini gösterebilir mi?
Birisi Greg'in yaptığı gibi gösterebilir, ancak daha ayrıntılı olarak, rastgele değişkenler nasıl bağımlı olabilir, ancak sıfır kovaryansa sahip olabilir mi? Greg, ben bir poster, bir daire kullanarak bir örnek verir burada . Birisi bu işlemi birkaç aşamada gösteren bir dizi adım kullanarak daha ayrıntılı olarak açıklayabilir mi? Ayrıca, psikolojiden bir …

1
Ondan bir çekilişin, önceden belirlenmiş başka bir dağılımdan bir çekişme ile ilişkili olacak şekilde bir dağılım nasıl tanımlanır?
Nasıl bir rastgele değişkenin dağılımını tanımlarım örneğin bir çekme olduğu bir ilişki vardır ile , kümülatif dağılım fonksiyonu ile bir dağılımdan tek beraberlik ? Y ρ x 1 x 1 F X ( x )YYYYYYρρ\rhox1x1x_1x1x1x_1FX(x)FX(x)F_{X}(x)


3
Ayrık rasgele değişkenin özellikleri
İstatistik dersim bana sadece rastgele bir değişkenin sınırlı sayıda seçeneğe sahip olduğunu öğretti ... Bunu fark etmemiştim. Bir tamsayı gibi, sonsuz olabileceğini düşünürdüm. Google'ın üniversite derslerinden birkaçı da dahil olmak üzere birkaç web sayfasını ziyaret etmek ve kontrol etmek özellikle bunu doğrulayamadı; Ancak çoğu site ayrık rasgele değişkenler sayılabilir - …

2
Eğer ve bağımsız bir normal değişkenler daha sonra ortalaması sıfır, her de normal bir değişkendir
Açıklamayı kanıtlamaya çalışıyorum: Eğer ve bağımsız bir rastgele değişkenler,X∼N(0,σ21)X∼N(0,σ12)X\sim\mathcal{N}(0,\sigma_1^2)Y∼N(0,σ22)Y∼N(0,σ22)Y\sim\mathcal{N}(0,\sigma_2^2) daha sonra de normal bir rasgele değişkendir.XYX2+Y2√XYX2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}} (say) özel durumu için, ve bağımsız değişken olduğunda . Aslında, bağımsız değişkenlerdir.σ1=σ2=σσ1=σ2=σ\sigma_1=\sigma_2=\sigmaXYX2+Y2√∼N(0,σ24)XYX2+Y2∼N(0,σ24)\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}}\sim\mathcal{N}\left(0,\frac{\sigma^2}{4}\right)XXXYYYN(0,σ2)N(0,σ2)\mathcal{N}(0,\sigma^2)XYX2+Y2√,X2−Y22X2+Y2√XYX2+Y2,X2−Y22X2+Y2\frac{XY}{\sqrt{X^2+Y^2}},\frac{X^2-Y^2}{2\sqrt{X^2+Y^2}}N(0,σ24)N(0,σ24)\mathcal{N}\left(0,\frac{\sigma^2}{4}\right) Son sonuç bir kanıtı dönüşümü kullanılarak aşağıdaki burada ve . Aslında, burada ve . Bu kanıtı eldeki sorun için taklit etmeye çalıştım …

5
Sürekli rasgele değişkenin sabit bir nokta alma olasılığı
Sürekli rasgele değişkenler için olasılık yoğunluk fonksiyonunun olarak olarak tanımlandığı bir giriş istatistik sınıfındayım . integralinin anlıyorum ama bunu sürekli rastgele değişken sezgilerimle düzeltemiyorum. Diyelim ki X, trenin geldiği dakikadan bu yana geçen dakika sayısına rastgele bir değişkendir. Trenin tam olarak 5 dakika sonra gelme olasılığını nasıl hesaplayabilirim? Bu olasılık …

3
Basıklığı etkilemeden eğikliği değiştirmek için bir dönüşüm mü?
Basıklığı etkilemeden rastgele bir değişkenin çarpıklığını değiştiren bir dönüşüm olup olmadığını merak ediyorum. Bu, bir RV'nin afin dönüşümünün ortalama ve varyansı nasıl etkilediğine benzer, ancak eğri ve basıklığı değil (kısmen, eğim ve basıklık ölçeğindeki değişikliklere değişmez olarak tanımlandığı için). Bu bilinen bir sorun mu?

2
Sinüs ve kosinüs arasındaki ilişki
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. …


2
İki ağırlıklı rasgele değişkenin varyansı
İzin Vermek: Rasgele değişken A'nın standart sapması = σ 1 = 5A=σ1=5A=σ1=5A =\sigma_{1}=5 Rastgele değişken B'nin standart sapması = σ 2 = 4B=σ2=4B=σ2=4B=\sigma_{2}=4 O zaman A + B'nin varyansı: Var(w1A+w2B)=w21σ21+w22σ22+2w1w2p1,2σ1σ2Var(w1A+w2B)=w12σ12+w22σ22+2w1w2p1,2σ1σ2Var(w_{1}A+w_{2}B)= w_{1}^{2}\sigma_{1}^{2}+w_{2}^{2}\sigma_{2}^{2} +2w_{1}w_{2}p_{1,2}\sigma_{1}\sigma_{2} Nerede: iki rasgele değişken arasındaki korelasyondur.p1,2p1,2p_{1,2} , rastgele değişken A ağırlığıdırw1w1w_{1} rastgele değişken B ağırlığıdırw2w2w_{2} w1+w2=1w1+w2=1w_{1}+w_{2}=1 Aşağıdaki şekil …

3
R'de otomatik korelasyonlu rastgele değerler oluşturma
Zaman çizelgesi olarak kullanılacak otomatik korelasyonlu rasgele değerler yaratmaya çalışıyoruz. Bahsettiğimiz mevcut verimiz yok ve sadece vektörü sıfırdan oluşturmak istiyoruz. Bir yandan elbette dağıtım ve SD'si ile rastgele bir sürece ihtiyacımız var. Öte yandan, rasgele süreci etkileyen otokorelasyon tarif edilmelidir. Vektörün değerleri, birkaç zaman gecikmesi boyunca azalan mukavemet ile otomatik …

2
Bir tahminci neden rastgele bir değişken olarak kabul edilir?
Bir tahmin edicinin ve bir tahminin ne olduğuyla ilgili anlayışım: Tahmincisi: Bir tahmin hesaplamak için bir kural Tahmin: Tahminciye dayalı bir veri kümesinden hesaplanan değer Bu iki terim arasında, rastgele değişkeni işaret etmem istenirse, değer veri kümesindeki örneklere göre rastgele değişeceğinden, tahminin rastgele değişken olduğunu söyleyebilirim. Fakat bana verilen cevap, …


2
Rastgele bir değişkenin örneği nedir?
Rasgele değişken itibaren ölçülebilir fonksiyonu olarak tanımlanır cebiri altta yatan ölçer ile başka cebiri .σ ( Ω 1 , F 1 ) P σ ( Ω 2 , F 2 )XXXσσ\sigma( Ω1, F1)(Ω1,F1)(\Omega_1, \mathcal F_1)PPPσσ\sigma( Ω2, F2)(Ω2,F2)(\Omega_2, \mathcal F_2) Bu rastgele değişkenin örnek n'si hakkında nasıl konuşabiliriz ? Buna bir …

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