Perguntas com a marcação «self-study»

Um exercício de rotina de um livro, curso ou teste usado para uma aula ou auto-estudo. A política desta comunidade é "fornecer dicas úteis" para essas perguntas, em vez de respostas completas.








3
quando
Eu sei que para a variável contínua P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 . Mas não consigo visualizar que, se P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 , existe um número infinito de possíveis xxx 's. E também por que suas probabilidades ficam infinitamente pequenas?

5
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&gt;0,0&lt;y&lt;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&gt;0,0&lt;y&lt;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|<w\}} O pdf marginal de ZZZ é então fZ(z)=∫∞|z|fZ,W(z,w)dwfZ(z)=∫|z|∞fZ,W(z,w)dwf_Z(z)=\displaystyle\int_{|z|}^\infty f_{Z,W}(z,w)\,\mathrm{d}w , o que não me leva a lugar algum. Mais uma vez, ao encontrar a função …


1
Estatísticas suficientes em conjunto: uniforme (a, b)
Seja uma amostra aleatória da distribuição uniforme em , onde . Seja e as estatísticas de pedidos maiores e menores. Mostre que a estatística é uma estatística suficiente em conjunto para o parâmetro . X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n)(a,b)(a,b)(a,b)a&lt;ba&lt;ba < bY1Y1Y_1YnYnY_n(Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n)θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b) Não é problema para mim …



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Como calcular os pesos dos critérios de Fisher?
Estou estudando reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina e me deparei com a seguinte pergunta. Considere um problema de classificação de duas classes com igual probabilidade de classe anterior P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} e a distribuição de instâncias em cada classe dada por p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 …

2
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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