Ich las diese Frage und dachte darüber nach, die erforderliche Menge zu simulieren. Das Problem ist wie folgt: Wenn und Standardnormal sind, was ist ? Also möchte ich simulieren . (für einen gewählten Wert von A + B )EINEINAB.B.BE.( A.2| A+B)E.(EIN2|EIN+B.)E(A^2|A+B)E.( A.2| A+ B...
Ist ? Und was ist mit Ich bin durch die Beziehungen verwirrt. Es scheint intuitiv der Fall zu sein. Wenn es richtig ist, wie beweise ich es mathematisch? Ich habe auf dieser Seite und anderswo gesucht ...E [ E ( X | Y = y ) | Z = z ] = E [ X | Y = y , Z = z ]E.[ E.( X.| Y.) | Z.] = E.[ X.| Y.,...
Ich bin in der infoGAN-Zeitung auf ein Lemma gestoßen . Ich verstehe die Ableitung von Lemma 5.1 im Nachtrag des Papiers nicht. Es geht wie folgt (als png enthalten): Ich verstehe den letzten Schritt nicht. Warum kann man in das innerste Integral ziehen und es in umwandeln ? Was sind die...
Ich habe zwei Zufallsvariablen, die unabhängig und identisch verteilt sind, dh :ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)\epsilon_{1}, \epsilon_{0} \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Gumbel}(\mu,\beta) F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(\epsilon) =...
Ich habe eine Folge von nicht negativen Variablen wie: E ( X n | C n ) = C nX.nXnX_nE.( X.n| C.n) = C.nn2E(Xn|Cn)=Cnn2E(X_n|C_n)=\frac{C_n}{n^2} Dabei ist C.nCnC_n eine Folge von Zufallsvariablen, die fast sicher gegen 1 konvergieren 111. Kann ich schließen, dass X.nXnX_n fast sicher gegen 0...
Frau A wählt zufällig eine Zahl aus der Gleichverteilung auf . Dann zieht Herr B wiederholt und unabhängig die Zahlen aus der Gleichverteilung auf , bis er eine Zahl größer als erhält , und stoppt dann. Die erwartete Summe der Zahl, die Herr B bei zieht, ist gleich?XXX[0,1][0,1][0,...
Es sei angenommen , X = (X1,...,Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n) ~ U(θ,2θ)U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta) , wobei θ∈R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ . Wie berechnet man die bedingte Erwartung von E[X1|X(1),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}] , wobei X(1)X(1)X_{(1)} und X(n)X(n)X_{(n)} die kleinste bzw....
Gibt es eine parametrische gemeinsame Verteilung, so dass XXX und YYY auf [0,1][0,1][0, 1] (dh einer Kopula) und \ mathbb {E} [Y | beide gleich sind ? X = x]E[Y|X=x]E[Y|X=x]\mathbb{E}[Y | X = x] ist linear (womit ich affin meine) in xxx ? Das heißt, E[Y|X=x]=a+bxE[Y|X=x]=a+bx\mathbb{E}[Y \;|\; X =...
Unter Verwendung der Mühlen - Verhältnis Ergebnis lassen , dannX.∼ N.( μ ,σ2)X.∼N.(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) E.( X.| X.< α ) = μ - σϕ (a - μσ)Φ (a - μσ)E.(X.|X.<α)=μ- -σϕ(ein- -μσ)Φ(ein- -μσ)E(X|