Perguntas com a marcação «characteristic-function»

Uma distribuição gaussiana padronizada em pode ser definida fornecendo explicitamente sua densidade: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} ou sua função característica. Como lembrado nesta pergunta, também é a única distribuição para a qual a média e a variância da amostra são independentes. Quais são outras caracterizações alternativas surpreendentes das medidas gaussianas que você …

52 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  characteristic-function 

Espero que alguém possa explicar, em termos leigos, o que é uma função característica e como é usada na prática. Eu li que é a transformação de Fourier do pdf, então acho que sei o que é, mas ainda não entendo seu propósito. Se alguém pudesse fornecer uma descrição intuitiva …

37 probability  mathematical-statistics  characteristic-function 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Estou tentando entender o vínculo entre a função geradora de momento e a função característica. A função geradora de momento é definida como: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Usando a expansão em série de , Posso encontrar todos …

17 probability  moments  mgf  method-of-moments  characteristic-function 

Existe alguma prova para o CLT não usar funções características, um método mais simples? Talvez os métodos de Tikhomirov ou Stein? Algo independente que você pode explicar a um estudante universitário (primeiro ano de matemática ou física) e leva menos de uma página?

11 mathematical-statistics  central-limit-theorem  characteristic-function 

Seja um espaço de probabilidade e deixe seja um vetor aleatório. Seja a distribuição de , uma medida Borel em .( Ω , F, P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P)X: Ω → RnX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^nPX= X∗PPX=X∗PP_X = X_* PXXXRnRn\mathbb{R}^n A função característica de é a função definida para (a variável aleatória …

9 mgf  characteristic-function 

Uma distribuição tem a função característica ϕ ( t ) = ( 1 - t2/ 2)exp( - t2/ 4),-∞<t<∞ ϕ(t)=(1−t2/2)exp⁡(−t2/4), −∞<t<∞\phi(t) = (1-t^2/2)\exp(-t^2/4),\ -\infty \lt t \lt \infty Mostre que a distribuição é absolutamente contínua e escreva a função de densidade da distribuição. Tentativa: ∫∞- ∞| (1- t2/ 2)exp( - …

8 probability  distributions  self-study  characteristic-function