Perguntas com a marcação «mgf»

Meu professor de estatística disse basicamente que, se receber um dos três seguintes, você poderá encontrar os outros dois: Função de distribuição cumulativa Função Geradora de Momento Função densidade de probabilidade Mas meu professor de econometria disse que os CDFs são mais fundamentais que os PDFs, porque há exemplos em …

43 probability  pdf  cdf  mgf 

Como funciona a aproximação do ponto de sela? Para que tipo de problema é bom? (Sinta-se à vontade para usar um exemplo ou exemplos específicos a título ilustrativo) Existem desvantagens, dificuldades, coisas a serem observadas ou armadilhas para os incautos?

38 distributions  mathematical-statistics  mgf  saddlepoint-approximation  partial-moments 

Estou procurando algumas desigualdades de probabilidade para somas de variáveis ​​aleatórias ilimitadas. Eu realmente aprecio isso se alguém puder me fornecer alguns pensamentos. Meu problema é encontrar um limite superior exponencial acima da probabilidade de que a soma das variáveis ​​aleatórias do iid ilimitadas, que são de fato a multiplicação …

37 probability  mathematical-statistics  probability-inequalities  mgf 

Uma distribuição com média finita e variação infinita pode ter uma função geradora de momentos? Que tal uma distribuição com média finita e variação finita, mas infinitos momentos mais altos?

28 variance  moments  mgf 

O texto de Wackerly et al. Afirma esse teorema "Let e denotam as funções geradoras de momento das variáveis ​​aleatórias X e Y, respectivamente. Se ambas as funções geradoras de momento existem e para todos os valores de t, X e Y têm a mesma distribuição de probabilidade ". sem …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

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 

A seguir, são semelhantes, mas diferentes dos posts anteriores, aqui e aqui Dadas duas distribuições que admitem momentos de todas as ordens, se todos os momentos de duas distribuições são iguais, então são distribuições idênticas ae? Dadas duas distribuições que admitem funções geradoras de momentos, se elas tiverem os mesmos …

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

Existe alguma informação lá fora sobre a distribuição cujo nnn º cumulant é dada por 1n1n\frac 1 n ? A função geradora de cumulante é da forma κ(t)=∫10etx−1x dx.κ(t)=∫01etx−1x dx. \kappa(t) = \int_0 ^ 1 \frac{e^{tx} - 1}{x} \ dx. Corri através dele como a distribuição limitadora de algumas variáveis …

16 distributions  mgf  cumulants 

O que é uma função geradora de momento (MGF)? Você pode explicar isso em termos leigos e junto com um exemplo simples e fácil? Por favor, limite o uso de anotações matemáticas formais, tanto quanto possível.

15 moments  intuition  mgf 

Essa pergunta surge da pergunta aqui sobre um limite para as funções geradoras de momento (MGFs). Suponha que é uma variável aleatória de média zero delimitada, assumindo valores em e que seja seu MGF. De um limite usado em uma prova da desigualdade de Hoeffding , temos que que o …

14 probability  probability-inequalities  mgf 

Estou confuso entre os dois termos "função geradora de probabilidade" e "função geradora de momento". Como esses termos diferem?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

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 …

12 distributions  simulation  random-generation  mgf  philosophical 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Existem distribuições não idênticas que possuem a mesma função geradora de momentos?

12 distributions  moments  mgf 

Suponha que eu tenha um momento conjunto gerando a função para uma distribuição conjunta com CDF . É ambos um necessária e suficiente de condição para independência de e ? Eu verifiquei alguns livros, que mencionavam apenas a necessidade:MX,Y(s,t)MX,Y(s,t)M_{X,Y}(s,t)FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)M_{X,Y}(s,t)=M_{X,Y}(s,0)⋅M_{X,Y}(0,t)XXXYYY FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)F_{X,Y}(x,y)=F_X(x)\cdot F_Y(y) \implies M_{X,Y}(s,t)=M_X(s) \cdot M_Y(t) Esse resultado é claro, pois …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf