Wie kann man für eine nichtnegative Zufallsvariable beweisen, dass in abnimmt
Wie kann man für eine nichtnegative Zufallsvariable beweisen, dass in abnimmt
Inspiriert von dieser Frage versuchte ich, einen Ausdruck für den dritten zentralen Moment einer Summe einer Zufallszahl von iid-Zufallsvariablen zu erhalten. Meine Frage ist, ob es richtig ist und wenn nicht, was falsch ist oder welche zusätzlichen Annahmen fehlen könnten. Insbesondere lassen...
In den meisten grundlegenden Kursen zur Wahrscheinlichkeitstheorie sind Ihre Funktionen zur Erzeugung des angegebenen Moments (mgf) nützlich, um die Momente einer Zufallsvariablen zu berechnen. Insbesondere die Erwartung und Varianz. In den meisten Kursen können die Beispiele für Erwartung und...
Ich versuche, die Erwartung für beliebiges c < 0 zu berechnen (für c > 0 ist die Erwartung unendlich), wenn X logarithmisch verteilt ist, dh log ( X ) ∼ N ( μ , σ ) .E.[ ec X.]]E[ecX]E[e^{cX}]c < 0c<0c0X.XXLog( X.) ∼ N.( μ , σ)log(X)∼N(μ,σ)\log(X) \sim N(\mu, \sigma) Meine Idee war es,...
Ich habe mich gefragt, warum Standardfehler (stark) nach unten verzerrt sind, wenn Sie den (allgemeinen) Instrumentenvariablenschätzer oder den verallgemeinerten Schätzer für Momente (gmm)
Ich versuche zu verstehen, wie die Kovarianzmatrix funktioniert. Nehmen wir also an, wir haben zwei Variablen: , wobei Cov ( X , Y ) = E [ ( x - E [ X ] ) ( y - E [ Y ] ) ] die Beziehung zwischen den Variablen angibt, dh wie viel eine hängt vom anderen ab.X., Y.X,YX, YCov ( X., Y.) = E [ ( x - E [...
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...
Gegeben ist eine Zufallsvariable X, deren Mittelwert, Varianz und viertes Zentralmoment 0, 2 bzw. 4 sind. Wie beweise ich das? (1) Der dritte Moment ist 0 (2) verteilen ist symmetrisch um 0 und (3) X ist begrenzt. Mit den obigen Informationen konnte ich nur feststellen, dass die Verteilung...
Eine Frage , wurde veröffentlicht hier (deleted jetzt) in Bezug auf die Parameter der Schätzdreiecksverteilung , die
Gibt es in einer Simulationsstudie einen Unterschied zwischen ∙∙\bullet schätzt die Varianz , mal und nimmt ihren Durchschnitt undσ2σ2\sigma^2100010001000 ∙∙\bullet Abschätzen der Standardabweichung , mal und seine durchschnittliche Einnahme?σσ\sigma100010001000 Kann ich irgendjemanden davon...
Eine Exponentialfamilie wird unter Verwendung von zwei Bestandteilen definiert: - eine Basisdichte - eine Anzahl ausreichender Statistikenq0(x)q0(x)q_0(x)Si(x)Si(x)S_i(x) Die Familie besteht aus allen Wahrscheinlichkeitsdichten, die geschrieben werden können als:
Das folgende Lemma findet sich in Hayashis Ökonometrie : Lemma 2.1 (Konvergenz in Verteilung und in Momenten): Sei der te Moment von und wobei \ alpha_ {s} endlich ist (dh eine reelle Zahl).
Wenn E|Xn|=O(an)E|Xn|=O(an)\mathbb{E}|X_n|=O(a_n), wo an→0an→0a_n\to 0 und XnXnX_n ist eine Folge von positiven Zufallsvariablen, wie groß sie sind Yn=Xnln(1Xn)Yn=Xnln(1Xn)Y_n = X_n\ln\left(\frac{1}{X_n}\right)? Mein Versuch: durch Markovs Ungleichung E|Xn|=O(an)E|Xn|=O(an)\mathbb{E}|X_n|=O(a_n)...
Einfache Frage, aber eine, auf die ich anderswo keine genaue Antwort finden konnte. Wie viele Momente einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung mit endlicher Unterstützung sind erforderlich, um die genaue Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion eindeutig zu identifizieren? Angenommen, wir wissen,...