Perguntas com a marcação «distributions»

Uma distribuição é uma descrição matemática de probabilidades ou frequências.

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quando
XXX eYYY são independentemente distribuídos variáveis aleatórias ondeX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)} eY∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right). Qual é a distribuição deZ=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X ? A densidade conjunta de (X,Y)(X,Y)(X,Y) é dada por fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x>0,0<y<1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x>0,0<y<1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|
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Exemplo de construção mostrando
Como construir um exemplo de uma distribuição de probabilidade para a qual mantém, assumindo ?E ( 1X )=1E ( X )E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)} P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 A desigualdade resultante da desigualdade de Jensen para um RV com valor positivo é como (a desigualdade inversa se ). Isso ocorre porque o mapeamento x \ mapsto …
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Existe alguma distribuição univariada da qual não podemos provar?
Temos uma grande variedade de métodos para geração aleatória a partir de distribuições univariadas (transformação inversa, aceitação-rejeição, Metropolis-Hastings etc.) e parece que podemos amostrar literalmente qualquer distribuição válida - isso é verdade? Você poderia fornecer algum exemplo de distribuição univariada impossível de gerar aleatoriamente? Eu acho que o exemplo onde …
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Pacote GBM vs. Caret usando GBM
Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …
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A normalidade da articulação é uma condição necessária para que a soma das variáveis ​​aleatórias normais seja normal?
Nos comentários após esta minha resposta a uma pergunta relacionada, os Usuários ssdecontrol e Glen_b perguntaram se a normalidade conjunta de XXX e é necessária para afirmar a normalidade da soma ? Essa normalidade das articulações é suficiente , é claro, bem conhecida. Essa questão suplementar não foi abordada lá …
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Approximate distribution of product of N normal i.i.d.? Special case μ≈0
Given N≥30N≥30N\geq30 i.i.d. Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2), and μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0, looking for: accurate closed form distribution approximation of YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} asymptotic (exponential?) approximation of same product This is a special case μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 of a more general question.
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Como encontrar
Como posso resolver isso? Eu preciso de equações intermediárias. Talvez a resposta seja - t f ( x )−tf(x)-tf(x) . dd t [∫ ∞ t xf(x)d x ]ddt[∫∞txf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f ( x )f(x)f(x) é a função de densidade de probabilidade. Ou seja, lim x → …
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