distributions पर टैग किए गए जवाब

मैं निम्नलिखित समस्या में एक विश्लेषणात्मक अभिव्यक्ति कैसे प्राप्त कर सकता हूं ?D(n,l,L)D(n,l,L)D(n,l,L) मैं बेतरतीब ढंग से ड्रॉप लंबाई की "सलाखों" अंतराल में । "बार" ओवरलैप कर सकते हैं। मैं कम से कम एक "बार" के कब्जे वाले अंतराल की कुल लंबाई खोजना चाहता हूं ।nnnlll[0,L][0,L][0,L]DDD[0,L][0,L][0,L] "कम-घनत्व" सीमा में, ओवरलैप …

9 probability  distributions 

मैं चाहते हैं कुशलतापूर्वक नमूने आकर्षित से बाधा है कि के अधीन ।x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling 

दो बार अलग-अलग और सममित वितरण पर विचार करें । अब एक दूसरे दो अलग-अलग वितरण पर विचार करें इस अर्थ में तिरछी है:FXFX\mathcal{F}_XFZFZ\mathcal{F}_Z (1)FX⪯cFZ.(1)FX⪯cFZ.(1)\quad\mathcal{F}_X\preceq_c\mathcal{F}_Z. जहाँ वैन Zwet का उत्तल क्रम है [0] ताकि इसके बराबर हो:⪯c⪯c\preceq_c(1)(1)(1) (2)F−1ZFX(x) is convex ∀x∈R.(2)FZ−1FX(x) is convex ∀x∈R.(2)\quad F^{-1}_ZF_X(x)\text{ is convex $\forall x\in\mathbb{R}.$} अब …

9 distributions  skewness 

मान लीजिए कि मेरे पास एक अलग-अलग रंग की गेंदों वाला एक कलश है और हर अलग रंग कई बार दिखाई दे सकता है (अगर 10 लाल गेंदें हैं तो 10 नीली गेंदों की भी जरूरत नहीं है)। यदि हम ड्राइंग से पहले कलश की सटीक सामग्री जानते हैं तो …

9 probability  discrete-data  distributions 

किसी दिए गए निरंतर संख्या (उदाहरण के लिए 4) के लिए, क्या लिए प्रायिकता वितरण संभव है , ताकि हमारे पास ?rrrXXXVar(X)=rVar(X)=r\mathrm{Var}(X)=r

9 distributions  mathematical-statistics  variance 

यह सर्वविदित है कि 2 यादृच्छिक सामान्य चर का एक रैखिक संयोजन भी एक यादृच्छिक सामान्य चर है। क्या कोई सामान्य गैर-सामान्य वितरण परिवार हैं (उदाहरण के लिए, वेइबुल) जो इस संपत्ति को भी साझा करते हैं? कई प्रतिपक्ष लगते हैं। उदाहरण के लिए, वर्दी का एक रैखिक संयोजन आमतौर …

9 distributions  linear 

मैं एक संतुलन स्कोर की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता हूं और कई अलग-अलग प्रतिगमन विधियों की कोशिश करता हूं। एक बात जिस पर मैंने गौर किया है वह यह है कि अनुमानित मूल्यों से लगता है कि यह किसी प्रकार की ऊपरी सीमा है। यही है, वास्तविक संतुलन में …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

यहाँ एक समस्या है जो कुछ साल पहले हमारे विश्वविद्यालय में एक सेमेस्टर परीक्षा में आई थी जिसे हल करने के लिए मैं संघर्ष कर रहा हूं। अगर X1,X2X1,X2X_1,X_2 स्वतंत्र हैं ββ\beta घनत्व के साथ यादृच्छिक चर β(n1,n2)β(n1,n2)\beta(n_1,n_2) तथा β(n1+12,n2)β(n1+12,n2)\beta(n_1+\dfrac{1}{2},n_2) फिर क्रमशः वह दिखाएं X1X2−−−−−√X1X2\sqrt{X_1X_2} इस प्रकार β(2n1,2n2)β(2n1,2n2)\beta(2n_1,2n_2)। मैंने उस …

9 self-study  random-variable  beta-distribution  distributions  jacobian 

3 इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के जीवनकाल हैं X1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5, तथा X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1। पैरामीटर के साथ घातांक वितरण से THe यादृच्छिक चर को आकार 3 के यादृच्छिक नमूने के रूप में तैयार किया गया थाθθ\theta। संभावना समारोह, के लिए हैθ >0θ>0\theta > 0 च3( x | θ …

9 distributions  maximum-likelihood  exponential 

संक्षिप्त संदर्भ का लघु संस्करण चलो yyy सीडीएफ के साथ एक यादृच्छिक चर हो F(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} मान लीजिए कि …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

मैं आँकड़ों के लिए काफी नया हूँ (शुरुआती स्तर के यूनी पाठ्यक्रमों के एक मुट्ठी भर) और अज्ञात वितरण से नमूने के बारे में सोच रहा था। विशेष रूप से, यदि आपके पास अंतर्निहित वितरण के बारे में कोई विचार नहीं है, तो क्या आपके पास "गारंटी" का कोई तरीका …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

मेरे पास एक फ़ंक्शन है जो वेब उपयोगकर्ता के लिए औसत प्रतीक्षा समय देता है। यही है, यह एक औसत समय देता है कि एक औसत उपयोगकर्ता वेब पेज पर रह सकता है, जिसे शब्दों में वेब संसाधन लंबाई दी जाती है। मैं इस फ़ंक्शन का उपयोग करना चाहता हूं …

9 distributions 

: 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>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i …

9 distributions  central-limit-theorem  censoring  minimum 

मैंने सुना है कि सभी पूर्ण सशर्त (जैसा कि गिब्स नमूना में इस्तेमाल किया गया है) संयुक्त वितरण को निर्धारित कर सकते हैं। लेकिन मुझे समझ नहीं आता कि क्यों और कैसे। या मैंने गलत सुना? धन्यवाद!

9 distributions 

मुझे पता है कि यदि आप कई बार सेट किए गए डेटा से पुनः नमूना लेते हैं और प्रत्येक बार माध्य की गणना करते हैं, तो ये साधन एक सामान्य वितरण (सीएलटी द्वारा) का पालन करेंगे। इस प्रकार, आप डेटा सेट की संभाव्यता वितरण पर कोई अनुमान लगाए बिना डेटा …

9 distributions  confidence-interval  bootstrap  resampling