jacobian पर टैग किए गए जवाब

यह देखने का सबसे आसान तरीका क्या है कि निम्नलिखित कथन सत्य है? मान लीजिए Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1) । दिखाएँ ∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) । Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i द्वारा , इस का मतलब है कि ।X∼Exp(β)X∼Exp(β)X \sim \text{Exp}(\beta)fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}f_{X}(x) = \dfrac{1}{\beta}e^{-x/\beta} \cdot \mathbf{1}_{\{x …

18 self-study  distributions  exponential  order-statistics  jacobian 

पुस्तक पैटर्न मान्यता और मशीन लर्निंग (सूत्र 1.27) में, यह देता है जहाँx=g(y),px(x)वह पीडीएफ है जोचर के परिवर्तन के संबंध मेंpy(y)से मेल खाती है।py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) |x=g(y)x=g(y)x=g(y)px(x)px(x)p_x(x)py(y)py(y)p_y(y) पुस्तकों का कहना है, क्योंकि है कि टिप्पणियों की सीमा में पड़ने वाले है , के …

16 machine-learning  probability  self-study  derivative  jacobian 

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