Ich versuche zu verstehen, wie man Werte für den einseitigen Kolmogorov-Smirnov-Test erhält , und habe Schwierigkeiten, CDFs für und im Fall mit zwei Stichproben. Das Folgende wird an einigen Stellen als CDF für in einem Fall mit einer Stichprobe zitiert :D + n 1 , n 2 D - n 1 , n 2 D +...
Ich versuche, die Johansen-Methode besser zu verstehen, deshalb habe ich ein Beispiel 3.1 aus dem Buch Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometrics entwickelt, in dem wir drei Prozesse haben: X1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX_{1t} = \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} +...
Ich hatte eine Hausaufgabe, um die negative Binomialverteilung als exponentielle Verteilungsfamilie auszudrücken, da der Dispersionsparameter eine bekannte Konstante war. Das war ziemlich einfach, aber ich fragte mich, warum sie erfordern würden, dass wir diesen Parameter festhalten. Ich stellte...
In Wooldridges Introductory Econometrics gibt es ein Zitat: Das Argument, das die Normalverteilung für die Fehler rechtfertigt, lautet normalerweise ungefähr so: Da die Summe vieler verschiedener unbeobachteter Faktoren ist, die , können wir den zentralen Grenzwertsatz aufrufen, um zu schließen,...
Auf Seite 180 von Robust Statistics: Der auf Einflussfunktionen basierende Ansatz findet sich folgende Frage: 16: Zeigen Sie, dass für ortsinvariante Schätzer immer ε∗≤12ε∗≤12\varepsilon^*\leq\frac{1}{2} . Finden Sie die entsprechende Obergrenze für den
... Ein weiteres potenzielles Problem bei der Anwendung von 2SLS- und anderen IV-Verfahren besteht darin, dass die 2SLS-Standardfehler tendenziell "groß" sind. Mit dieser Aussage ist normalerweise gemeint, dass entweder 2SLS-Koeffizienten statistisch nicht signifikant sind oder dass der...
Hier ist ein Problem, das vor einigen Jahren in einer Semesterprüfung an unserer Universität aufgetreten ist und das ich nur schwer lösen kann. Wenn sind unabhängig Zufallsvariablen mit Dichten und jeweils dann zeigen , dass folgt
Ich studiere das Gaußsche Mischungsmodell und stelle mir diese Frage selbst. Angenommen, die zugrunde liegenden Daten werden aus einer Mischung der Gaußschen Verteilung erzeugt und jeder von ihnen hat einen mittleren Vektor , wobei und jeder von ihnen die gleiche Ko- hat Varianzmatrix und nehmen...
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...
Ich studiere 'Einführung in das statistische Lernen' von James, Witten, Hastie, Tibshirani. Auf Seite 139 ihres Buches begannen sie mit der Einführung des Bayes-Theorems . ist keine mathematische Konstante, sondern bezeichnet die vorherige Wahrscheinlichkeit. In dieser Gleichung ist nichts...
Der folgende Satz stammt aus der 7. Ausgabe von " Introduction to Mathematical Statistics " von Hogg, Craig und Mckean und betrifft die notwendige und ausreichende Bedingung für die Unabhängigkeit zweier quadratischer Formen normaler Variablen. Dies ist ein ziemlich langer Auszug, aber ich würde...
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} =...
Ich lese den nützlichen Wikipedia-Eintrag zum Gradienten-Boosting ( https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting ) und versuche zu verstehen, wie / warum wir die Residuen durch den steilsten Abstiegsschritt (auch Pseudo-Gradient genannt) approximieren können ). Kann mir jemand die Intuition...
Ich habe versucht, die Ungleichung festzustellen |Ti|=∣∣Xi−X¯∣∣S≤n−1n−−√|Ti|=|Xi−X¯|S≤n−1n\left| T_i \right|=\frac{\left|X_i -\bar{X} \right|}{S} \leq\frac{n-1}{\sqrt{n}} Dabei ist der Stichprobenmittelwert und die Standardabweichung der Stichprobe, dh ....
Dies ist tatsächlich eines der Probleme in Gujaratis 4. Ausgabe von Basic Econometrics (Q3.11) und besagt, dass der Korrelationskoeffizient in Bezug auf die Änderung von Ursprung und Maßstab, dh unveränderlich ist. = corr ( X , Y ) wobei a , b , c , d beliebige Konstanten
Casella und Berger geben die Invarianzeigenschaft des ML-Schätzers wie folgt an: Es scheint mir jedoch, dass sie die "Wahrscheinlichkeit" von ηη\eta völlig ad hoc und unsinnig definieren: Wenn ich Grundregeln der Wahrscheinlichkeitstheorie auf den einfachen Fall anwende, in dem , erhalte ich...
Wenn , finden Sie die Verteilung von Y = 2 X.X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1) .Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2} Wir haben FY(y)=Pr(Y≤y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) =Pr(2X1−X2≤y)=Pr(2X1−X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right)...
Angenommen, die Zufallsvariablen und sind unabhängig und -verteilt. Zeigen Sie, dass ein \ hat Text {Exp} (1) Verteilung.X.1, . . . , X.nX1,...,XnX_1, ... , X_nY.1, . . . , Y.nY1,...,YnY_1, ..., Y_nU.( 0 , a )U(0,a)U(0,a)Z.n= n logmax ( Y.( n ), X.( n ))min ( Y.( n ), X.( n
Die Frage basiert auf dem Artikel mit dem Titel: Bildrekonstruktion in der diffusen optischen Tomographie unter Verwendung des gekoppelten Strahlungstransport-Diffusions-Modells Download-Link Die Autoren wenden EM-Algorithmus sparsity Regularisierung einer unbekannten Vektors die Pixel eines...
Betrachten Sie den quadratischen Verlust , wobei vorher gegeben ist, wobei . Sei die Wahrscheinlichkeit. Finden Sie den Bayes-Schätzer .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim...