mathematical-statistics पर टैग किए गए जवाब

औपचारिक परिभाषाओं और सामान्य परिणामों से संबंधित आंकड़ों का गणितीय सिद्धांत।

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जब माध्य और विचरण ज्ञात होते हैं तो द्विभाजित सामान्य डेटा के सहसंयोजक का अधिकतम संभावना अनुमान क्या है?
मान लें कि हमारे पास एक द्विभाजित सामान्य वितरण से एक यादृच्छिक नमूना है जिसमें शून्य और साधन के रूप में शून्य हैं, इसलिए एकमात्र अज्ञात पैरामीटर सहसंयोजक है। कोविर्सियस का MLE क्या है? मुझे पता है कि यह जैसा कुछ होना चाहिए लेकिन हम यह कैसे जानते हैं?1n∑nj=1xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}x_j …

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अधिकतम संभावना अनुमान को समझने के लिए कितना कलन आवश्यक है?
मैं MLE सीखने के लिए एक अध्ययन योजना बनाने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा करने के लिए मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि एमयूएल को समझने के लिए कैलकुलस का न्यूनतम स्तर क्या है। क्या MLE को समझने के लिए कलन की मूल बातें (यानी …

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एक उपचार समूह के लिए एक तुलनीय नियंत्रण समूह ढूँढना?
मेरे पास आकार 30 (कैलिफ़ोर्निया में 30 स्कूल) का एक उपचार समूह है जो एक गणित पूरक सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है। एक सरल विश्लेषण में, मैं अपने उपचार समूह और एक तुलनीय नियंत्रण समूह के बीच छात्रों की औसत गणित वृद्धि की तुलना करना चाहता हूं। सीए में कई …

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सूचना सिद्धांत केंद्रीय सीमा प्रमेय
सूचना सिद्धांत सीएलटी का सबसे सरल रूप निम्नलिखित है: चलो आईआईडी मतलब के साथ हो सकता है और विचरण । बता दें कि सामान्यीकृत योग और का मानक गाऊसी घनत्व है। फिर सूचना सिद्धांत सीएलटी कहता है कि, यदि कुछ n के लिए परिमित है , तो D (f_n \ …

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मुझे 1 से अधिक एन्ट्रापी की जानकारी क्यों मिल रही है?
एन्ट्रापी की गणना करने के लिए मैंने निम्नलिखित फ़ंक्शन लागू किया: from math import log def calc_entropy(probs): my_sum = 0 for p in probs: if p > 0: my_sum += p * log(p, 2) return - my_sum परिणाम: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats import entropy # using …

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जर्मन टैंक समस्या का समाधान
क्या एक औपचारिक गणितीय प्रमाण है कि जर्मन टैंक समस्या का समाधान केवल मापदंडों k (मनाया नमूनों की संख्या) और मीटर (मनाया नमूनों में अधिकतम मूल्य) का एक कार्य है? दूसरे शब्दों में, क्या कोई यह साबित कर सकता है कि समाधान अधिकतम मूल्य के अलावा अन्य नमूना मूल्यों से …

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UMVUE के अस्तित्व पर और mathta के अनुमान के विकल्प में जनसंख्या
आज्ञा देना जनसंख्या से लिया गया एक यादृच्छिक नमूना है जहाँ ।(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R मैं Theta के UMVUE की तलाश कर रहा हूं ।θθ\theta का संयुक्त घनत्व है(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , जहां और ।ज(x)=१g(θ,T(x))=1(θ2π√)nexp[1θ∑ni=1xi−12θ2∑ni=1x2i−n2]g(θ,T(x))=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]g(\theta, T(\mathbf x))=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right]h(x)=1h(x)=1h(\mathbf x)=1 इधर, पर निर्भर …

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एक अनुमानक को एक यादृच्छिक चर क्यों माना जाता है?
एक अनुमानक और एक अनुमान क्या है की मेरी समझ है: अनुमानक: एक अनुमान की गणना करने के लिए एक नियम अनुमान: अनुमान के आधार पर डेटा के एक सेट से गणना की गई मूल्य इन दो शब्दों के बीच, यदि मुझे यादृच्छिक चर को इंगित करने के लिए कहा …

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पिटमैन-कोपमैन-डार्मोइस प्रमेय के स्नातक स्तर के प्रमाण
पिटमैन-कोपमैन-डॉर्मोइस प्रमेय का कहना है कि यदि संभाव्यता वितरण के एक पैराडाइरिज्ड परिवार से एक ईद नमूना पर्याप्त सांख्यिकीय मानता है, जिसके स्केलर घटकों की संख्या नमूना आकार के साथ नहीं बढ़ती है, तो यह एक घातीय परिवार है। क्या कोई पाठ्यपुस्तक या प्रारंभिक एक्सपोजर पेपर सबूत देते हैं? इसका …

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क्या सिम्पसन का विरोधाभास एक छिपे हुए चर से उलट के सभी उदाहरणों को कवर करता है?
निम्नलिखित सिम्पसन के विरोधाभास के अस्तित्व के 'चित्र द्वारा सबूत' के रूप में पेश किए गए कई विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में एक सवाल है, और संभवतः शब्दावली के बारे में एक सवाल है। सिम्पसन के विरोधाभास का वर्णन करने के लिए और इसके (और क्यों गहरी और दिलचस्प हो सकता …

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का आसान प्रमाण ?
चलो स्वतंत्र मानक सामान्य यादृच्छिक चर हो। वहाँ कई (लंबा) सबूत हैं, जो दिखा रहे हैंजेड1, ⋯ , जेडnजेड1,⋯,जेडnZ_1,\cdots,Z_n ∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χ2n−1∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χn−12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1} कई सबूत काफी लंबे होते हैं और उनमें से कुछ प्रेरण का उपयोग करते हैं (जैसे कि कैसला सांख्यिकीय इंजेक्शन)। मैं सोच …

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क्या चित्रमय मॉडल और बोल्ट्ज़मन मशीनें गणितीय रूप से संबंधित हैं?
जबकि मैंने वास्तव में एक भौतिकी वर्ग में बोल्ट्जमैन मशीनों के साथ कुछ प्रोग्रामिंग की है, मैं उनके सैद्धांतिक लक्षण वर्णन से परिचित नहीं हूं। इसके विपरीत, मैं चित्रमय मॉडल के सिद्धांत के बारे में एक मामूली राशि जानता हूं (लॉरिटज़ेन की पुस्तक ग्राफिकल मॉडल के पहले कुछ अध्यायों के …

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क्या पूर्वाग्रह अनुमानकर्ता की संपत्ति है, या विशेष अनुमानों की?
एक उदाहरण के रूप में, मैं अक्सर उन छात्रों से मुठभेड़ करता हूं जो जानते हैं कि ऑब्जर्व्ड जनसंख्या का एक पक्षपाती अनुमानक है । फिर, जब वे अपनी रिपोर्ट लिखते हैं, तो वे ऐसी बातें कहते हैं:आर 2R2R2R^2R2R2R^2 "मैंने देखा गणना और समायोजित , और वे बहुत समान थे, …

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वास्तव में संकेतन का क्या अर्थ है?
क्या करता है संकेतन (डॉट से अधिक टिल्ड) मतलब, जैसे संदर्भ में ? x ˙ ~ एन(0,1)~˙∼˙\dot\simx ∼˙एन( 0 , 1 )x∼˙N(0,1)x \mathrel{\dot\sim} \mathcal N(0,1) यह पता लगाना आसान है कि इसे सही तरीके से कैसे टाइप किया जाए: tex.SE बताते हैं कि किसी को रिक्ति के मुद्दे को ठीक …

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जब पुनर्मूल्यांकन की संभावना होती है, तो क्या यह चर चर के परिवर्तन के बजाय परिवर्तित चर में प्लग करने के लिए पर्याप्त है?
मान लीजिए कि मैं एक संभावना समारोह को फिर से करने की कोशिश कर रहा हूं जो तेजी से वितरित हो रहा है। यदि मेरा मूल संभावना कार्य है: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} और मैं इसे फिर से इस्तेमाल करना चाहूँगा / करूँगी , क्योंकि एक …

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