central-limit-theorem पर टैग किए गए जवाब

मैं एक पेपर पढ़ रहा हूं जो दावा करता है कि (यानी असतत फूरियर रूपांतरण, एफ टी) CLT से एक (जटिल) गाऊसी यादृच्छिक चर जाता है। हालाँकि, मुझे पता है कि यह सामान्य रूप से सही नहीं है। इस (अपमानजनक) तर्क को पढ़ने के बाद, मैंने नेट पर खोज की …

10 time-series  central-limit-theorem  fourier-transform 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\newcommand{\P}{\mathbb{P}} केंद्रीय सीमा प्रमेय (CLT) में कहा गया है कि स्वतंत्र और समान रूप से वितरित (iid) और , योग एक सामान्य वितरण में : एक्स1,एक्स2, …X1,X2,…X_1,X_2,\dotsई [एक्समैं] = ०E[Xi]=0\E[X_i]=0वार(एक्समैं) &lt; ∞वार⁡(एक्समैं)&lt;∞\operatorname{ Var} (X_i)<\inftyn → ∞n→∞n\to\inftyΣमैं = १nएक्समैं→ एन( 0 ,n--√) का है ।Σमैं=1nएक्समैं→एन(0,n)। \sum_{i=1}^n X_i \to N\left(0, \sqrt{n}\right). इसके …

10 markov-process  central-limit-theorem 

क्या कोई पेरेटो वितरण और केंद्रीय सीमा प्रमेय (जैसे यह लागू होता है? क्यों / क्यों नहीं?) के बीच के रिश्ते का एक सरल (व्यक्ति को) स्पष्टीकरण प्रदान कर सकता है। मैं निम्नलिखित कथन को समझने की कोशिश कर रहा हूं: "केंद्रीय सीमा प्रमेय हर वितरण के साथ काम नहीं …

10 variance  central-limit-theorem  intuition  pareto-distribution  fat-tails 

चलो X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) स्वतंत्र और समान रूप से वितरित मानक समान यादृच्छिक चर हैं। 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] की उम्मीद YnYnY_n आसान है: 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} अब बोरिंग वाले हिस्से …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

Wooldridge की परिचयात्मक अर्थमिति में एक उद्धरण है: तर्क त्रुटियों के लिए सामान्य वितरण को न्यायोचित ठहरा आमतौर पर कुछ इस तरह से चलाता है: क्योंकि कई अलग अलग अप्रत्यक्ष प्रभावित करने वाले कारकों का योग है , हम यह निष्कर्ष निकला कि केंद्रीय सीमा प्रमेय आह्वान कर सकते हैं …

9 self-study  linear-model  econometrics  normality-assumption  central-limit-theorem 

केंद्रीय सीमा प्रमेय द्वारा, एक बड़े स्वतंत्र यादृच्छिक चर के योग की संभाव्यता घनत्व कार्य एक सामान्य की ओर जाता है। इसलिए हम कह सकते हैं कि बड़ी संख्या में स्वतंत्र कॉची यादृच्छिक चर का योग भी सामान्य है?

9 random-variable  central-limit-theorem  cauchy 

मैं संभावना गुणों के लगभग सभी टोपोलॉजी संभावनाओं वाले अजीब गुणों के साथ संभाव्यता वितरण की अपनी सहज समझ को समेटने के साथ काफी संघर्ष कर रहा हूं। उदाहरण के लिए, एक मिश्रण यादृच्छिक चर पर विचार करें एक्सnXnX_n: विचरण 1 के साथ 0 पर केंद्रित एक गाऊसी चुनें, और …

9 mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  topologies 

टी-टेस्ट के लिए, अधिकांश ग्रंथों के अनुसार एक धारणा है कि जनसंख्या डेटा सामान्य रूप से वितरित किया जाता है। मैं नहीं देखता कि ऐसा क्यों है। क्या केवल एक टी-टेस्ट की आवश्यकता नहीं है कि नमूना साधनों का नमूना वितरण सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, और जनसंख्या …

9 hypothesis-testing  t-test  assumptions  normality-assumption  central-limit-theorem 

: निम्नलिखित की स्थापना मान लें Let । इसके अलावा । इसके अलावा अर्थात संबंधित समर्थन की सीमाओं का एक उत्तल संयोजन है। सभी के लिए आम बात है ।Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,nXi∼U[ai,bi],ai,bi&gt;0Xi∼U[ai,bi],ai,bi&gt;0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0ki=cai+(1−c)bi,0&lt;c&lt;1ki=cai+(1−c)bi,0&lt;c&lt;1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i …

9 distributions  central-limit-theorem  censoring  minimum 

पर विचार करेंXn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k&gt;nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k&gt;nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} मुझे यह दिखाने की आवश्यकता है कि भले ही …

9 probability  self-study  central-limit-theorem  moments  asymptotics 

यह देखते हुए कि , सशर्त जिले। के है । पास सीमांत जिले हैं। पोइसन ( ), एक सकारात्मक स्थिरांक है।N=nएन=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NएनNθθ\thetaθθ\theta दिखाएँ कि, रूप में , ।θ→∞θ→∞\theta \rightarrow \infty (Y−E(Y))/Var(Y)−−−−−−√→N(0,1) (Y-इ(Y))/वार⁡(Y)→एन(0,1)\space \space (Y - E(Y))/ \sqrt{\operatorname{Var}(Y)} \rightarrow N(0,1) क्या कोई इसे सुलझाने के लिए रणनीति सुझा सकता …

9 self-study  poisson-distribution  conditional-probability  convergence  central-limit-theorem 

निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

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तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …

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