Perguntas com a marcação «uniform»

A distribuição uniforme descreve uma variável aleatória com a mesma probabilidade de assumir qualquer valor em seu espaço de amostra.

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Modelo de Histórico de Eventos em Tempo Discreto (Sobrevivência) em R
Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Expectativa de raiz quadrada da soma de variáveis ​​aleatórias uniformes ao quadrado independentes
Sejam X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) independentes e variáveis ​​aleatórias uniformes padrão distribuídas de forma idêntica. Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] A expectativa de YnYnY_n é fácil: E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} Agora, a parte chata. …
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Gere números aleatórios a partir da "distribuição uniforme inclinada" da teoria matemática
Para alguma finalidade, eu preciso gerar números aleatórios (dados) a partir da distribuição "uniforme inclinado". A "inclinação" desta distribuição pode variar em algum intervalo razoável e, em seguida, minha distribuição deve mudar de uniforme para triangular com base na inclinação. Aqui está minha derivação: Vamos simplificar e gerar os dados …
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Maneira mais fácil de encontrar
Considere 3 amostras de iid retiradas da distribuição uniforme , onde θ é o parâmetro. Eu quero encontrar E [ X ( 2 ) | X ( 1 ) , X ( 3 ) ] onde X ( i ) é a estatística da ordem i .u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\thetaE[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, …
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Como encontrar a distância esperada entre dois pontos uniformemente distribuídos?
Se eu fosse definir as coordenadas e onde(X1,Y1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1})(X2,Y2)(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). Como eu encontraria o valor esperado da distância entre eles? Eu estava pensando, já que a distância é calculada por seria o valor esperado basta ser ?(X1−X2)2+(Y1−Y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√)(X1−X2)2+(Y1−Y2)2)\sqrt{(X_{1}-X_{2})^{2} + (Y_{1}-Y_{2})^{2}})(1/30+1/30)2+(1/40+1/40)2(1/30+1/30)2+(1/40+1/40)2(1/30 + 1/30)^2 …
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Como calcular
Estou tentando resolver um problema para minha tese e não vejo como fazê-lo. Eu tenho 4 observações tiradas aleatoriamente de uma distribuição uniforme . Quero calcular a probabilidade de que 3 X ( 1 ) ≥ X ( 2 ) + X ( 3 ) . X ( i ) …
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Distribuição condicional da variável aleatória uniforme dada a estatística da ordem
Tenho a seguinte pergunta em mãos: Suponha que são variáveis aleatórias iid , seguindo Unif . qual é a distribuição condicional de dado ?U,VU,VU,V(0,1)(0,1)(0,1)UUUZ:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) Tentei escrever Z= I ⋅ V+ ( 1 - I ) ⋅ UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot V+(1-\Bbb{I})\cdot U onde I = { 10 0você< Vvocê> VI={1U<V0U>V\Bbb{I}=\begin{cases}1&U;V\end{cases} Mas não estou …
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Podemos tornar a distribuição de Irwin-Hall mais geral?
Preciso encontrar uma classe de distribuição simétrica de baixa curtose, que inclua a distribuição gaussiana uniforme, triangular e normal. A distribuição Irwin-Hall (soma de padrão uniforme) oferece esta característica, mas não é o tratamento de pedidos não inteiros . No entanto, se você, por exemplo, simplesmente resumir de forma independente, …
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Relação entre independência e correlação de variáveis ​​aleatórias uniformes
Minha pergunta é bastante simples: sejam e duas variáveis ​​aleatórias uniformes não correlacionadas em . Eles são independentes?XXXYYY[−1,1][−1,1][-1,1] Fiquei com a impressão de que duas variáveis ​​aleatórias não correlacionadas são necessariamente necessariamente independentes se sua distribuição conjunta for normal. No entanto, não posso inventar um contraexemplo para refutar a afirmação …
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Expectativa condicional de variável aleatória uniforme, dada estatística de ordem
Suponha X = ( X1, . . . , Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n) ~ você( θ , 2 θ )U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta) , onde θ ∈ R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ . Como se calcula a expectativa condicional de E[ X1| X( 1 ),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}] , onde X( 1 )X(1)X_{(1)} e X(n)X(n)X_{(n)} são as estatísticas …
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