Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung mehrerer Zufallsvariablen gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass alle gleichzeitig in einer bestimmten Region liegen.
Wenn die gemeinsame Wahrscheinlichkeit der Schnittpunkt von 2 Ereignissen ist, sollte dann die gemeinsame Wahrscheinlichkeit von 2 unabhängigen Ereignissen nicht Null sein, da sie sich überhaupt nicht schneiden? Ich bin
Die Fréchet-Hoeffding-Obergrenze gilt für die Kopula-Verteilungsfunktion und ist gegeben durch C( u1, . . . , ud) ≤ min { u1, . . , ud} .C(u1,...,ud)≤Mindest{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Gibt es eine ähnliche (in dem Sinne, dass es von den Randdichten abhängt) Obergrenze für...
Ich schreibe über die Verwendung einer "gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung" für ein Publikum, das mit größerer Wahrscheinlichkeit die "multivariate Verteilung" verstehen würde, und überlege daher, die spätere zu verwenden. Dabei möchte ich aber nicht den Sinn verlieren. Wikipedia scheint...
Angenommen, ich habe eine gemeinsame Momenterzeugungsfunktion für eine gemeinsame Verteilung mit CDF . Ist eine notwendige und ausreichende Bedingung für die Unabhängigkeit von und ? Ich habe ein paar Lehrbücher durchgesehen, in denen nur die Notwendigkeit erwähnt wurde:F X , Y ( x , y ) M X , Y (...
Sei px,ypx,yp_{x,y} eine gemeinsame Verteilung zweier kategorialer Variablen X,YX,YX,Y mit x,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Angenommen, es wurden nnn Stichproben aus dieser Verteilung gezogen, aber wir erhalten nur die Grenzwerte, nämlich für j=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K...
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}...
Eines der Probleme in meinem Lehrbuch ist wie folgt. Ein zweidimensionaler stochastischer kontinuierlicher Vektor hat die folgende Dichtefunktion: fX., Y.( x , y) = { 15 x y20wenn 0 <x <1 und 0 <y <xAndernfallsfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise...
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten Häufigkeiten meiner vier...
Let sein iid diskrete einheitliche Zufallsvariablen auf (0,1) und ihre Reihenfolge - Statistiken werden U _ {(1)}, \ ldots, U _ {(n)} .U.1, … , U.nU.1,…,U.nU_1, \ldots, U_nnnnU.( 1 ), … , U.( n )U.(1),…,U.(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)} Definiere D.ich= U.( i )- U.( i - 1 )D.ich=U.(ich)- -U.(ich-...
Der Mahalanobis-Abstand nimmt bei Verwendung zu Klassifizierungszwecken typischerweise eine multivariate Normalverteilung an, und die Abstände vom Schwerpunkt sollten dann einer Verteilung folgen (wobei Freiheitsgrade gleich der Anzahl der Dimensionen / Merkmale sind). Wir können die...
Ich habe in John Cochranes Zeitreihe für Makroökonomie und Finanzen gelesen, dass: Autokovarianz kann die Zeitreihen [gemeinsame Verteilung] vollständig charakterisieren. Ich verstehe den Zusammenhang zwischen Kovarianz und gemeinsamer Verteilung hier nicht ganz. Kann das bitte jemand...
Es ist in der Regel viele gemeinsame Verteilungen P.( X.1= x1, X.2= x2, . . . , X.n= xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n) in Übereinstimmung mit einer bekannten Satz Randverteilungen .fich( xich) = P.( X.ich= xich)fich(xich)=P.(X.ich=xich)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) von...
Sei und univariate Zufallsvariablen mit CDF so dass: wobei , sind bekannte Funktionen.X:Ω→RX:Ω→RX:\Omega\to\mathbb{R}Y:Ω→RY:Ω→RY:\Omega\to\mathbb{R}FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)FX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×RFX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×R F_{X,Y}(x,y)=G_1(x)G_2(y),\forall...
Einfache Frage, aber überraschend schwierig, online eine Antwort zu finden. Ich weiß, dass wir für ein RV das k-te Moment als wobei die Gleichheit folgt, wenn , für eine Dichte und Lebesgue-Maß .≤ X k d P = ≤ x k f ( x ) d x p = f ≤ m f mX.XX∫X.k dP.= ∫xkf( x ) d x∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P...
Ich habe ein Problem zur Hand, mit dem ich nicht fortfahren kann. Kann mir jemand helfen zu beginnen? f ( x ) = 2 x 0 < x < 1 U 1 = Y
Kurzfassung Ich versuche, die zusammengesetzte Wahrscheinlichkeit, die sich aus unabhängigen Poisson-Ziehungen und weiteren Stichproben mit oder ohne Ersatz ergibt, analytisch zu lösen / zu approximieren (es ist mir eigentlich egal, welche). Ich möchte die Wahrscheinlichkeit mit MCMC (Stan)...
Angenommen, wir haben die Zufallsvariable als und als , wobei eine gleichmäßige Verteilung im Intervall .X.1X1X_1X 2 U [ 0 , X 1 ] U [ a , b ] [ a , b ]U.[ 0 , 1 ]U[0,1]U[0,1]X.2X2X_2U.[ 0 , X.1]]U[0,X1]U[0,X_1]U.[ a , b ]U[a,b]U[a,b][ a , b ][a,b][a,b] Ich konnte das gemeinsame PDF von und das...
Ich habe eine Frage zum Ermitteln der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung für Bernoulli-Zufallsvariablen gestellt, unter Berücksichtigung des erwarteten Werts für jede Variable ( und ihrer Korrelationen ( ). Jemand hat mich freundlicherweise auf dieses Papier verwiesen , und es war wirklich...
Ich habe ein Tutorial über Randdichten gelesen, als ich auf dieses Beispiel stieß (umformuliert). Eine Person überquert die Straße und wir möchten die Wahrscheinlichkeit berechnen, wenn sie von einem vorbeifahrenden Auto angefahren wird, abhängig von der Farbe der Ampel. Sei H, ob die Person...
Ich habe ein Problem bei der Arbeit. Kann mir bitte jemand helfen, mir die gemeinsame Verteilung von Bernoulli-Zufallsvariablen zu geben, aber unter der Bedingung, dass die Summe dieser Zufallsvariablen muss .nnnnnn111 Kann mir jemand zeigen, wie ich diese Verteilung ableiten