expected-value पर टैग किए गए जवाब

यदि का अपेक्षित मान , तो का अपेक्षित मान क्या है ? क्या इसकी गणना विश्लेषणात्मक रूप से की जा सकती है?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) मेरे द्वारा उपयोग किया जा रहा परिमाप आकार-दर है।

14 expected-value  gamma-distribution 

हम एक वित्त पाठ्यक्रम में लॉगऑनॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन के साथ काम कर रहे हैं और मेरी पाठ्यपुस्तक में कहा गया है कि यह सच है, जो मुझे निराशा की तरह लगता है क्योंकि मेरी मैथ्स की पृष्ठभूमि बहुत मजबूत नहीं है, लेकिन मैं अंतर्ज्ञान चाहता हूं। क्या कोई मुझे दिखा सकता …

13 distributions  expected-value  lognormal 

यादृच्छिक चर के लिए , और एक सकारात्मक अर्द्ध निश्चित मैट्रिक्स एक : वहाँ की उम्मीद मूल्य के लिए एक सरल अभिव्यक्ति है, ई [ टी आर ( एक्स टी ए एक्स ) ] और विचरण, वी एक आर [ टी आर ( एक्स टी एक एक्स ) ] ? …

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

कैसे एक प्रायिकता वितरण का एक उदाहरण है, जिसके लिए निर्माण करने के लिए रखती है, यह सोचते हैं ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 सकारात्मक-मूल्यवान आरवी लिए जेन्सेन की असमानता से जो असमानता होती है, वह (यदि के विपरीत असमानता )। इसका कारण यह है कि मैपिंग लिए उत्तल है और लिए अवतल है …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

मैं रैंडम यूटिलिटी मॉडल में इस्तेमाल किए गए एक विशेष परिणाम के बारे में अर्थशास्त्र की पत्रिकाओं में पढ़ता रहता हूं। परिणाम का एक संस्करण है: if Gumbel ( , तो:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), जहां γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma …

12 expected-value  gumbel 

मैं इस लेख में समायोजन के संबंध में पहले पृष्ठ के नीचे दिए गए कथन के बारे में उत्सुक हूंR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). पाठ बताता है: समायोजन का तर्क निम्नलिखित है: सामान्य कई प्रतिगमन में, एक यादृच्छिक भविष्यवक्ता औसत रूप से प्रतिक्रिया की भिन्नता के अनुपात 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) की व्याख्या …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

हम एक सामान्य वितरण से नमूने, प्रत्येक आकार स्वतंत्र रूप से खींचते हैं ।एन ( μ , σ 2 )NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) से नमूने हम तो 2 नमूने जो उच्चतम (पूर्ण) पियर्सन एक दूसरे के साथ संबंध हो चुनें।NNN इस सहसंबंध का अपेक्षित मूल्य क्या है? धन्यवाद [पुनश्च यह होमवर्क नहीं है]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

यदि घातीय रूप से वितरित की जाती है , पैरामीटर और के पारस्परिक रूप से स्वतंत्र हैं, तो उम्मीद क्या हैXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 और और संभवतः अन्य स्थिरांक के संदर्भ में ?nnnλλ\lambda नोट: इस सवाल ने /math//q/12068/4051 पर गणितीय उत्तर दिया है । पाठक इस पर भी नज़र …

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

बस अगर यह सामान्य रूप से वितरित किया गया है तो एक्स के अपेक्षित मूल्य को खोजने के लिए संभव है, यह देखते हुए कि निश्चित मूल्य से नीचे है (उदाहरण के लिए, औसत मूल्य से नीचे)।

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

यदि फिर एक कॉची वितरण इस प्रकार वाई = ˉ एक्स = 1एक्सXXभी बिल्कुल के रूप में एक ही वितरण इस प्रकारएक्स; इस धागे कोदेखें।Y= एक्स¯= 1nΣnमैं = १एक्समैंY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iएक्सXX क्या इस संपत्ति का कोई नाम है? क्या कोई अन्य वितरण है जिसके लिए यह …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

एक गामा वितरण के साथ parameterized है, तो और β , तो:αα\alphaββ\beta इ( Γ ( α , β) ) = αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} मैं एक चुकता गामा की उम्मीद की गणना करना चाहता हूं, जो है: E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? मुझे लगता है कि यह है: E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 …

11 expected-value  gamma-distribution 

आईआईडी यादृच्छिक चर का, कहते हैं, एक दृश्य को देखते हुए के लिए मैं = 1 , 2 , । । । , n , मैं अनुभवजन्य माध्य 1 की अपेक्षित संख्या को बांधने की कोशिश कर रहा हूंएक्समैं∈ [ 0 , 1 ]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]मैं = 1 , 2 …

11 mathematical-statistics  expected-value  bounds 

क्या कोई यह दिखा सकता है कि संभावना मान समारोह के साथ शून्य फुलाया हुआ पॉइसन का अपेक्षित मूल्य और संस्करण कैसे है f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} जहां ππ\pi संभावना है कि अवलोकन शून्य एक द्विपद …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

मान लीजिए कि XXX को समान रूप से पर वितरित किया गया है [0,2π][0,2π][0, 2\pi]। चलो Y=sinXY=sin⁡XY = \sin X और Z=cosXZ=cos⁡XZ = \cos X । दिखाएँ कि YYY और बीच संबंध ZZZशून्य है। ऐसा लगता है कि मुझे साइन और कोसाइन के मानक विचलन, और उनके सह-अस्तित्व को जानना …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value