joint-distribution पर टैग किए गए जवाब

यदि संयुक्त संभावना 2 घटनाओं का प्रतिच्छेदन है, तो क्या 2 स्वतंत्र घटनाओं की संयुक्त संभावना शून्य नहीं होनी चाहिए क्योंकि वे बिल्कुल भी अंतर नहीं करते हैं? मैं उलझन में हूं।

30 probability  joint-distribution 

Fréchet-Hoeffding ऊपरी बाध्य योजक वितरण समारोह पर लागू होता है और यह द्वारा दिया जाता है C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. क्या सीडीएफ के बजाय घनत्व लिए ऊपरी सीमा पर समान (इस अर्थ में कि यह सीमांत घनत्व पर निर्भर करता है ?c(u1,...,ud)c(u1,...,ud)c(u_1,...,u_d) किसी भी संदर्भ बहुत सराहना की जाएगी।

16 references  joint-distribution  bounds  copula 

मैं दर्शकों के लिए 'संयुक्त संभाव्यता वितरण' का उपयोग करने के बारे में लिख रहा हूं, जो 'बहुभिन्नरूपी वितरण' को समझने की अधिक संभावना होगी इसलिए मैं बाद में उपयोग करने पर विचार कर रहा हूं। हालांकि, मैं ऐसा करते समय अर्थ को ढीला नहीं करना चाहता। विकिपीडिया यह दर्शाता …

15 probability  terminology  joint-distribution  definition 

चलो दो स्पष्ट चर का एक संयुक्त वितरण हो , के साथ । कहते हैं कि वितरण इस वितरण से लिया गया था, लेकिन हमें केवल सी : के लिए मामूली गणना दी गई है। एक्स , वाई x , y ∈ { 1 , ... , कश्मीर } n …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

मान लीजिए मैं एक संयुक्त पल पैदा कार्य हो CDF के साथ एक संयुक्त वितरण के लिए एफ एक्स , वाई ( एक्स , वाई ) । है एम एक्स , वाई ( रों , टी ) = एम एक्स , वाई ( रों , 0 ) ⋅ एम एक्स …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

मेरी पाठ्यपुस्तक में एक समस्या निम्नानुसार है। एक द्वि-आयामी स्टोचैस्टिक निरंतर वेक्टर में निम्न घनत्व फ़ंक्शन होता है: चएक्स, वाई( एक्स , वाई) = { 15 x y20यदि 0 <x <1 और 0 <y <xअन्यथाfX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y < x0otherwise f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} 15xy^2 & …

10 self-study  random-variable  marginal  joint-distribution 

शीर्षक मेरे प्रश्न को प्रस्तुत करता है, लेकिन स्पष्टता के लिए निम्नलिखित सरल उदाहरण पर विचार करें। आज्ञा देना एक्समैं∽मैं i dएन( 0 , 1 )एक्समैं∽मैंमैंघएन(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1) , । परिभाषित करें: और मेरा प्रश्न: हालांकि और पूरी तरह से निर्भर हैं जब , do और अभिसरण रूप में …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom