mathematical-statistics पर टैग किए गए जवाब

सवाल यदि एक्स 1 , ⋯ , एक्स एन ~ एन ( μ , 1 )X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1) आईआईडी, तो गणना कर रहे हैं ई ( एक्स 1 | टी )E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right) जहां, टी = Σ मैं एक्स मैंT=∑iXiT = \sum_i X_i । प्रयास : कृपया …

14 probability  self-study  mathematical-statistics  conditional-probability  conditional-expectation 

मान लें कि हम p (x, y), p (x, z) और p (y, z) जानते हैं, तो क्या यह सही है कि संयुक्त वितरण p (x, y, z) पहचाने जाने योग्य है? यानी, केवल एक ही संभव p (x, y, z) है जो कि मार्जिन से ऊपर है?

14 distributions  mathematical-statistics 

मान लीजिए आप परिभाषित करते हैं: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) जहाँ मानक सामान्य वितरण के CDF का विलोम है ।Φ−1Φ−1\Phi^{-1} मेरा प्रश्न है: क्या कोई साधारण वितरण है जो अनुसरण करता है, या जो अनुमान लगा सकता है ? YYYYYY Y αमैं पूछ रहा हूं क्योंकि मुझे सिमुलेशन परिणामों के आधार …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

मुझे शायद सिम्पसन के विरोधाभास की स्पष्ट समझ नहीं है । अनौपचारिक रूप से मुझे पता है कि कारक A के सभी संभावित स्तरों पर समूहीकृत Y1 की प्रतिक्रिया का औसत A के सभी स्तरों पर प्रतिक्रिया Y2 के औसत से अधिक हो सकता है, भले ही A (प्रत्येक समूह) …

14 mathematical-statistics  simpsons-paradox 

मैं काफी गणितीय रूप से झुका हुआ हूं - मेरे अंडरग्राउंड में गणित के 6 सेमेस्टर थे - हालांकि मैं अभ्यास से थोड़ा बाहर हूं और कहता हूं कि आंशिक अंतर समीकरणों और पथ के साथ मेरी अवधारणाएं थोड़ी सी अभ्यास के साथ वापस आती हैं। मैंने गणितीय प्रमाण (गणितीय …

14 mathematical-statistics  references 

मान लीजिए कि आपके पास आठ धावक दौड़ रहे हैं; उनके व्यक्तिगत रन समय का वितरण सामान्य है और प्रत्येक का मतलब 111111 सेकंड है, कहते हैं। धावक एक का मानक विचलन सबसे छोटा, दो दूसरा सबसे छोटा, तीसरा सबसे छोटा, आदि, और आठ सबसे बड़ा है। दो सवाल मुझे …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

विकिपीडिया के उद्धरण: आंकड़ों में, एक सुसंगत अनुमानक या asymptotically संगत आकलनकर्ता एक आकलनकर्ता-एक कंप्यूटिंग एक पैरामीटर के अनुमानों के लिए नियम है θ∗θ∗θ^* संपत्ति -having कि डेटा बिंदुओं की संख्या का इस्तेमाल किया के रूप में बढ़ जाती है अनिश्चित काल के लिए, करने के लिए संभावना के अनुमान …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

मैं मानक विचलन के निष्पक्ष अनुमान की गणना और मेरे द्वारा पढ़े गए स्रोत की गणना पर पढ़ रहा था (...) कुछ महत्वपूर्ण स्थितियों को छोड़कर, कार्य के आँकड़ों के अनुप्रयोगों के लिए बहुत कम प्रासंगिकता है क्योंकि इसकी ज़रूरत को मानक प्रक्रियाओं से बचा जाता है, जैसे महत्व परीक्षण …

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आँकड़ों में अधिकांश असममित परिणाम यह साबित करते हैं कि n→∞n→∞n \rightarrow \infty एक अनुमानक (जैसे कि MLE) एक समान वितरण के लिए एक दूसरे क्रम टेलर विस्तार के कार्य के आधार पर एक सामान्य वितरण में परिवर्तित होता है। मेरा मानना ​​है कि बायेसियन साहित्य में एक समान परिणाम …

14 mathematical-statistics  asymptotics  saddlepoint-approximation 

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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प्रसंग : मैं इसलिए मैं उपयोग कर रहा हूँ एक scatterplot कि पैरामीट्रिक प्रकट नहीं होता है में एक रेखा खींच करना चाहते हैं, geom_smooth()में ggplotमें R। यह स्वचालित रूप से रिटर्न करता है geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ …

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मैंने हाल ही में बीवरिएट पॉइसन वितरण का सामना किया है, लेकिन मैं थोड़ा भ्रमित हूं कि इसे कैसे प्राप्त किया जा सकता है। वितरण द्वारा दिया गया है: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} मैं जो इकट्ठा कर सकता हूं, θ0θ0\theta_{0} शब्द XXX और वाई …

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मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है कि अगर एमए प्रक्रिया उलटी है या नहीं तो हमें इसकी परवाह क्यों है। कृपया मुझे सही करें अगर मैं गलत हूं, लेकिन मैं समझ सकता हूं कि हम क्यों परवाह करते हैं कि एआर प्रक्रिया का कारण है या नहीं, यदि …

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क्या कोई इस बात पर अंतर्ज्ञान दे सकता है कि प्रायिकता वितरण के उच्चतर क्षण , तीसरे और चौथे क्षण की तरह, और अनुरूप हैं? विशेष रूप से, तीसरी या चौथी शक्ति के लिए उठाए गए माध्य के बारे में विचलन तिरछापन और कुर्तोसिस के माप में तब्दील क्यों होता …

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यदि आप सभी कर रहे हैं, तो अनुभवजन्य वितरण से पुन: नमूना लिया जाता है, तो सिर्फ अनुभवजन्य वितरण का अध्ययन क्यों नहीं किया जाता है? उदाहरण के लिए, बार-बार नमूने द्वारा परिवर्तनशीलता का अध्ययन करने के बजाय, अनुभवजन्य वितरण से परिवर्तनशीलता का मात्र निर्धारण क्यों नहीं किया जाता है?

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