Das te Moment einer Zufallsvariablen X ist endlich, wenn E ( | X r | ) < ∞ istrrrXXXE(|Xr|)<∞E(|Xr|)<∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty Ich versuche zu zeigen, dass für jede positive ganze Zahl der s- te Moment E [ | X s | ] ist auch
Ich habe eine Situation, in der ich (die ersten) Momente eines Datensatzes schätzen kann und daraus eine Schätzung der Dichtefunktion erstellen möchte.kkk Ich bin bereits auf die Pearson-Distribution gestoßen , habe jedoch festgestellt, dass sie nur auf den ersten vier Momenten beruht (mit einigen...
Kann jemand eine Vorstellung davon geben, warum die höheren Momente einer Wahrscheinlichkeitsverteilung p(x)wie der dritte und vierte Moment Schiefe bzw. Kurtosis entsprechen? Warum führt die Abweichung vom Mittelwert zur 3. oder 4. Potenz zu einem Maß für Schiefe und Kurtosis? Gibt es eine...
Wie erkläre ich verallgemeinerte Methoden von Momenten und wie wird sie einem Nichtstatistiker verwendet? Bisher gehe ich mit: Es ist etwas, das wir verwenden, um Bedingungen wie Durchschnittswerte und Abweichungen basierend auf den von uns gesammelten Proben zu schätzen. Wie erkläre ich den Teil,...
Ich berechne die Kovarianz einer Verteilung parallel und muss die verteilten Ergebnisse zu einem singulären Gaußschen kombinieren. Wie kombiniere ich die beiden? Die lineare Interpolation zwischen den beiden funktioniert fast, wenn sie ähnlich verteilt und dimensioniert sind. Wikipedia bietet unten...
Ist eine Momenterzeugungsfunktion eine Fourier-Transformation einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion? Mit anderen Worten, ist eine Momenterzeugungsfunktion nur die spektrale Auflösung einer Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung einer Zufallsvariablen, dh eine äquivalente Methode zur...
Ich bin mir fast sicher, dass ich das folgende Ergebnis bereits in der Statistik gesehen habe, aber ich kann mich nicht erinnern, wo. Wenn eine positive Zufallsvariable ist und dann wenn , wobei ist CDF von
x ( t )x(t)x(t) Einige haben bereits Snap, Crackle, Pop für Derivate bis zur siebten Ordnung vorgeschlagen. Momente, die von der mechanischen Physik und der Elastizitätstheorie inspiriert sind, sind auch in der Statistik wichtig. Siehe Was ist so ein "Moment" an "Momenten" einer...
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene...
Ich kenne die ersten Momente einer Verteilung. Ich weiß auch, dass meine Verteilung kontinuierlich, unimodal und gut geformt ist (es sieht aus wie Gammaverteilung). Ist es möglich, zu:NNN Generieren Sie mit einem Algorithmus Stichproben aus dieser Verteilung, die unter Grenzbedingungen genau die...
Kann jemand bitte vorschlagen, wie ich die Momenterzeugungsfunktion des inneren Produkts von zwei Gaußschen Zufallsvektoren berechnen kann, die jeweils als unabhängig voneinander verteilt sind? Gibt es dafür ein Standardergebnis? Jeder Zeiger wird sehr geschätzt.N(0,σ2)N(0,σ2)\mathcal...
Ich lerne gerade selbst in der linearen Modelltheorie und finde es überraschend, dass für einen Zufallsvektor definiert ist , außer der Kovarianzmatrix werden keine weiteren Momente erwähnt.Y = [ y 1 y 2 ⋮ y n ]E [ Y ]E[Y]\mathbb{E}[\mathbf{Y}]Y = ⎡⎣⎢⎢⎢⎢y1y2⋮yn⎤⎦⎥⎥⎥⎥Y=[y1y2⋮yn]\mathbf{Y} =...
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,...
Betrachten Sie Xn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k>nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} Ich muss zeigen, dass,...
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...
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
In den Kommentaren unter einem meiner Beiträge diskutierten Glen_b und ich, wie diskrete Verteilungen notwendigerweise einen abhängigen Mittelwert und eine abhängige Varianz haben. Für eine Normalverteilung ist es sinnvoll. Wenn ich Ihnen sage , haben Sie keine Ahnung, was ist, und wenn ich Ihnen...
Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Dies tritt z. B. auf, wenn wir die ReLU-Aktivierungsfunktion in einem tiefen Netzwerk verwenden und über das CLT annehmen, dass die Eingaben in eine bestimmte Schicht ungefähr normal sind, dann ist...
Ich bin neu in der Verwendung von GMMs. Ich konnte online keine geeignete Hilfe finden. Könnte mir bitte jemand die richtige Ressource zum Thema "Wie kann ich entscheiden, ob die Verwendung von GMM zu meinem Problem passt?" Bereitstellen. oder bei Klassifizierungsproblemen "Wie kann ich...
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...