Ich versuche zu zeigen, dass das zentrale Moment einer symmetrischen Verteilung: für ungerade Zahlen Null ist. So zum Beispiel das dritte zentrale MomentIch habe zunächst versucht zu zeigen, dassIch bin mir nicht sicher, wohin ich von hier aus gehen soll, irgendwelche Vorschläge? Gibt es einen...
Es ist bekannt, dass bei einer reellen Zufallsvariablen mit pdf der Mittelwert von (falls vorhanden) durch XXXfffXXXE[X]=∫Rxf(x)dx.E[X]=∫Rxf(x)dx.\begin{equation} \mathbb{E}[X]=\int_{\mathbb{R}}x\,f(x)\,\mathrm{d}x\,. \end{equation} Allgemeine Frage: Wenn man das obige Integral nicht in...
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...
Wenn , wo die Unterstützung von ist . Also ist . Dann nehme ich an, hat endliche Momente. Wenn , weiß ich, dass dies wobei die zugehörige Dichte von . Was die mathematische Äquivalent davon hat endliche Momente , wenn ?X∼FX∼FX \sim FXXXRpRp\mathbb{R}^pX=(X1,X2,…,Xp)X=(X1,X2,…,Xp)X = (X_1, X_2,...
Nach dem Gesetz der Gesamtvarianz ist Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Wenn ich es beweisen will, schreibe
Angenommen, ist angegeben. Kann ich in einem geschlossenen Formularformat ableiten ? E [ X ]E [ log( X.) ]E[log(X)]\text{E}[\log(X)] E [
Für unabhängige Zufallsvariablen und gibt es einen Ausdruck in geschlossener Form fürαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] in Bezug auf die erwarteten Werte und Varianzen von und ? Wenn nicht, gibt es eine gute Untergrenze für diese...
Angenommen, ist nicht zentral exponentiell verteilt mit Position und Rate . Was ist dann ?XXXkkkλλ\lambdaE(log(X))E(log(X))E(\log(X)) Ich weiß, dass für die Antwort wobei die Euler-Mascheroni-Konstante ist. Was ist, wenn ?k=0k=0k=0−log(λ)−γ−log(λ)−γ-\log(\lambda) - \gammaγγ\gammak>0k>0k >...
Ein 6-seitiger Würfel wird iterativ gewürfelt. Was ist die erwartete Anzahl von Rollen, die erforderlich sind, um eine Summe größer oder gleich K zu machen? Vor dem Bearbeiten P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in...
Sei unabhängige und identisch verteilte standardmäßige einheitliche Zufallsvariablen.X.1, … , X.n∼ U.( 0 , 1 )X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Lassen Y.n= ∑ichnX.2ichIch suche: E [ Y.n- -- -√]]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad...
Im Zusammenhang mit der wahrscheinlichkeitsbasierten Inferenz habe ich einige Notationen bezüglich der interessierenden Parameter gesehen, die ich etwas verwirrend fand. Zum Beispiel Notation wie pθ( x )pθ(x)p_{\theta}(x) und E.θ[ S.( θ ) ]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] . Welche...
In welcher Beziehung steht der erwartete Wert einer kontinuierlichen Zufallsvariablen zu ihrem arithmetischen Mittel, Median usw. in einer nicht normalen Verteilung (z. B. Skew-Normal)? Ich interessiere mich für alle gängigen / interessanten Distributionen (z. B. logarithmische, einfache bi /...
Ich versuche die Erklärung der KL-Divergenz unten zu verstehen. Es bezieht sich, wie ich es verstehe, auf eine Erwartung im zweiten Semester. "Annäherung der Erwartung über q in diesem Term". Wir multiplizieren jedoch q (x) mit dem Protokoll von p (x) (und nicht mit p (x). Ist es immer noch...
UPDATE 25. Januar 2014: Der Fehler wurde behoben. Bitte ignorieren Sie die berechneten Werte des erwarteten Werts im hochgeladenen Bild - sie sind falsch - ich lösche das Bild nicht, weil es eine Antwort auf diese Frage generiert hat. UPDATE 10. Januar 2014: Der Fehler wurde gefunden - ein...
Sei IID und . E \ left [\ frac {X_i} {\ bar {X}} \ right] = \? Es scheint offensichtlich, aber ich habe Probleme, es formal abzuleiten.X.ichX.ichX_iX.¯= ∑ni = 1X.ichX.¯=∑ich=1nX.ich\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE.[ X.ichX.¯] =? E.[X.ichX.¯]]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \...
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode:...
Ist es möglich, eine Formel für die Varianz der Potenzen einer Zufallsvariablen in Bezug auf den erwarteten Wert und die Varianz von X abzuleiten? und E ( X n ) =var( X.n) =?var(Xn)=?\operatorname{var}(X^n)= \,?E.( X.n)
Für ein Forschungsprojekt muss ich den erwarteten Wert des verallgemeinerten Rayleigh-Quotienten finden: Hier sind A und B positiv definierte deterministische p x p- Kovarianzmatrizen, und w folgt einer multivariaten Verteilung mit kreisförmigen Höhenlinien (z. B. multivariate Standardnormalen)....
Christopher Bishop definiert den erwarteten Wert der Likelihood-Funktion für das vollständige Datenprotokoll (dh unter der Annahme, dass wir sowohl die beobachtbaren Daten X als auch die latenten Daten Z erhalten) wie folgt:
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...