expected-value पर टैग किए गए जवाब

मुझे एक साक्षात्कार प्रश्न आया: एक लाल ट्रेन है जो हर 10 मिनट पर आ रही है। हर 15 मिनट पर एक ब्लू ट्रेन आती है। दोनों एक यादृच्छिक समय से शुरू होते हैं ताकि आपके पास कोई शेड्यूल न हो। यदि आप एक यादृच्छिक समय पर स्टेशन पर आते …

19 probability  random-variable  expected-value 

और , आज्ञा दें । को रूप में क्या उम्मीद है ?X1∼U[0,1]X1∼U[0,1]X_1 \sim U[0,1]Xi∼U[Xi−1,1]Xi∼U[Xi−1,1]X_i \sim U[X_{i - 1}, 1]i=2,3,...i=2,3,...i = 2, 3,...X1X2⋯XnX1X2⋯XnX_1 X_2 \cdots X_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty

18 mathematical-statistics  random-variable  expected-value 

मुझे नहीं पता कि यह सिर्फ मेरे लिए है, लेकिन मैं सामान्य रूप से आंकड़ों पर बहुत संदेह करता हूं। मैं इसे पासा के खेल, पोकर गेम आदि में समझ सकता हूं। बहुत छोटे, सरल, अधिकतर आत्म-निहित दोहराया खेल ठीक हैं। उदाहरण के लिए, इसके किनारे पर एक सिक्का उतरना …

18 probability  expected-value  philosophical 

मान लीजिए कि जब तक पहली बार एक सिर प्राप्त नहीं होता है तब तक एक उचित सिक्का बार-बार उछाला जाता है। अपेक्षित संख्या में टॉस की क्या आवश्यकता है? पहले सिर को प्राप्त करने से पहले पूंछ की अपेक्षित संख्या क्या होगी?

18 probability  self-study  expected-value  bernoulli-distribution  geometric-distribution 

सरल रैखिक मॉडल पर विचार करें: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon जहां ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) और X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,औरस्थिरांक की एक कॉलम होता है।p≥2p≥2p\geq2XXX मेरा प्रश्न दिया जाता है, E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta और σσ\sigma , वहाँ एक गैर तुच्छ ऊपरी पर बाध्य करने का फार्मूला है E(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) *? (मान लिया गया कि मॉडल OLS द्वारा अनुमानित …

18 linear-model  expected-value 

चलो YYY मंझला निरूपित और जाने X¯X¯\bar{X} निरूपित मतलब, आकार के बेतरतीब नमूने के n=2k+1n=2k+1n=2k+1 एक वितरण से है कि N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) । मैं कैसे की गणना कर सकता E(Y|X¯=x¯)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) ? Intuitively, सामान्य धारणा की वजह से है, यह समझ में दावा करने के लिए करता है कि E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|\bar{X}=\bar{x})=\bar{x} और वास्तव …

16 self-study  normal-distribution  mathematical-statistics  expected-value  conditional-expectation 

मैं यह साबित करने की कोशिश कर रहा हूं कि अवलोकन किया गया सूचना मैट्रिक्स कमजोर रूप से अधिकतम अधिकतम संभावना अनुमानक (एमएलई) पर मूल्यांकन किया गया है, यह अपेक्षित सूचना मैट्रिक्स का कमजोर संगत आकलनकर्ता है। यह एक व्यापक रूप से उद्धृत परिणाम है, लेकिन कोई भी एक संदर्भ …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

युक्त एक कलश पर विचार की गेंदों पी अलग अलग रंग, साथ पी मैं रंग की गेंदों का अनुपात जा रहा है मैं के बीच एन गेंदों ( Σ मैं पी मैं = 1 )। मैं आकर्षित n ≤ एन कलश से गेंदों बिना नंबर पर प्रतिस्थापन और देखो γ …

15 probability  expected-value  coupon-collector-problem 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं भाजक में अपेक्षा को लागू करने में उलझन में हूं। E(1/X)=?E(1/X)=?E(1/X)=\,? क्या यह ?1/E(X)1/E(X)1/E(X)\,

15 expected-value 

वितरण का अपेक्षित मान माध्य है, जो भारित औसत मान f(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx सबसे संभावित मूल्य मोड है, यही सबसे संभावित मूल्य है। हालांकि क्या हम किसी भी समय को देखने की उम्मीद करते हैं ? यहाँ से उद्धृत :E[x]E[x]E[x] यदि परिणाम समान रूप से संभावित नहीं …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

लिबरे ऑफिस कैल्क में, rand()फ़ंक्शन उपलब्ध है, जो एक समान वितरण से 0 और 1 के बीच एक यादृच्छिक मूल्य चुनता है। मैं अपनी संभावना पर थोड़ा कठोर हूं, इसलिए जब मैंने निम्नलिखित व्यवहार को देखा, तो मुझे आश्चर्य हुआ: A = 200x1 का कॉलम rand()^2 B = 200x1 का …

15 expected-value  random-generation  uniform 

हमें यादृच्छिक चर की एक धारा, ; जाने पदों की संख्या हम कुल के लिए की जरूरत है एक से अधिक होने की हो, यानी सबसे छोटी संख्या ऐसी है कि हैएक्स मैं मैं मैं घ ~ यू ( 0 , 1 ) Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)वाई YYवाईYY एक्स 1 + …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

एक ही पैमाने के पैरामीटर के साथ गामा चर का उपयोग करके डिरिचलेट वितरण के साथ एक यादृच्छिक चर का उत्पादन करना आसान है। अगर: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) फिर: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) समस्या क्या होती है यदि स्केल पैरामीटर समान नहीं हैं? …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

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