probability पर टैग किए गए जवाब

बच्चे के नामकरण मंचों पर, भावी माता-पिता हर समय जेनिफर के अपने डर के कुछ संस्करण दोहराते हैं: "मैं नहीं चाहता कि मेरा बच्चा अपने नाम के साथ कक्षा में 5 में से एक हो।" बात यह है कि कोई भी नाम किसी भी तरह की लोकप्रियता के करीब नहीं …

10 probability  combinatorics 

चलो , , , और स्वतंत्र हो। की अपेक्षा क्या है ?X1X1X_1X2X2X_2⋯⋯\cdotsXd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1)X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} यह पता लगाने के लिए आसान है समरूपता द्वारा। लेकिन मुझे नहीं पता कि मैं कैसे । क्या आप कुछ संकेत प्रदान कर सकते हैं?E(X21X21+⋯+X2d)=1dE(X12X12+⋯+Xd2)=1d\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = \frac{1}{d}X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

चलो आईआईडी यादृच्छिक एक से नमूना चर का एक अनुक्रम हो अल्फा स्थिर वितरण , मानकों के साथ । α = 1.5 ,X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 अब अनुक्रम , जहां , ।Y1,Y2,…,YnY1,Y2,…,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Y_{j+1} = …

10 probability  self-study  monte-carlo  convergence  order-statistics 

चलो एक वितरण मतलब है कि से स्वतंत्र टिप्पणियों हो μ और विचरण σ 2 &lt; ∞ , जब एन → ∞ , तोएक्स1, । । । , एक्सnX1,...,XnX_1,...,X_nμμ\muσ2&lt; ∞σ2&lt;∞\sigma^2 < \inftyn → ∞n→∞n \rightarrow \infty n--√एक्स¯n- μσ→ एन( 0 , 1 ) ।nX¯n−μσ→N(0,1).\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). क्यों इस संकेत करता …

10 probability  central-limit-theorem 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} मैं एक निष्पक्ष मर रहा हूँ। जब भी मुझे 1, 2, या 3 मिलता है, मैं एक '1' लिखता हूं; जब भी मुझे कोई 4 मिलता है तो मैं एक '2' लिखता हूं; जब भी मुझे कोई 5 या 6 मिलता है, तो मैं '3.' लिखता हूं। आज्ञा देना …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

चलो मतलब के साथ आईआईडी घातीय यादृच्छिक चर का एक नमूना हो , और इस नमूने से आँकड़े हो। Let ।X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i परिभाषित करेंयह दिखाया जा सकता है कि प्रत्येक घातीय है, जिसका मतलब ।Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq n-1\,. WiWiW_iβi=βn−iβi=βn−i\beta_i=\frac{\beta}{n-i} प्रश्न: …

10 probability  distributions  exponential  order-statistics 

सिद्ध / साबित करेंई [ १ ए | F t ] = 0 या 1 a.s. ⇒ ई [ १ ए | एफ एस ] = ई [ 1 ए | एफ टी ] के रूप में E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ …

10 probability  conditional-probability  random-variable  filter 

दो निरंतर वितरणों को देखते हुए और , यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि क्या उनके बीच उत्तल प्रभुत्व का संबंध है:FXFX\mathcal{F}_XFYFY\mathcal{F}_Y (0)FX&lt;cFY(0)FX&lt;cFY(0)\quad \mathcal{F}_X <_c \mathcal{F}_Y इसका आशय है (1)F−1Y(q)≤F−1X(q),∀q∈[0.5,1](1)FY−1(q)≤FX−1(q),∀q∈[0.5,1](1)\quad F_Y^{-1}(q) \leq F_X^{-1}(q),\quad \forall q\in[0.5,1] धारण (या) यदि कुछ और परिकल्पना की आवश्यकता हो तो धारण करना है?(1)(1)(1) उत्तल …

10 probability  probability-inequalities  distributions 

जैसा कि शीर्षक में सुझाया गया है। मान लीजिए कि पीडीएफ साथ निरंतर आईआईडी यादृच्छिक चर हैं । इस घटना पर विचार करें कि , , इस प्रकार तब होता है जब अनुक्रम पहली बार घटता है। फिर का मूल्य क्या है ?X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \dotsc, X_nfffX1≤X2…≤XN−1&gt;XNX1≤X2…≤XN−1&gt;XNX_1 \leq X_2 \dotsc \leq …

10 probability  self-study  iid 

मैं कूपन लेनेवालों की समस्या से लड़खड़ा गया और सामान्यीकरण के लिए एक सूत्र तैयार करने की कोशिश कर रहा था। यदि अलग-अलग ऑब्जेक्ट हैं और आप उनमें से किसी भी (जहाँ ) की कम से कम प्रतियाँ एकत्र करना चाहते हैं , तो आपको कितनी यादृच्छिक वस्तुओं को खरीदना …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

एक निष्पक्ष सिक्का तब तक उछाला जाता है जब तक कि कोई सिर पहली बार सामने न आ जाए। यह एक विषम संख्या टॉस पर होने की संभावना है? मैं इस समस्या का सामना कैसे करूं?

10 probability 

चलो संभावना अंतरिक्ष पर एक यादृच्छिक चर हो .show किX:Ω→NX:Ω→NX:\Omega \to \mathbb N(Ω,B,P)(Ω,B,P)(\Omega,\mathcal B,P)E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=\sum_{n=1}^\infty P(X\ge n). से मेरी परिभाषा समान E(X)E(X)E(X)E(X)=∫ΩXdP.E(X)=∫ΩXdP.E(X)=\int_\Omega X \, dP. धन्यवाद।

10 probability  self-study  expected-value 

एक साधारण उदाहरण के लिए मान लें कि दो रैखिक प्रतिगमन मॉडल हैं मॉडल 1 है तीन भविष्यवक्ताओं, x1a, x2b, औरx2c मॉडल 2 में मॉडल 1 से तीन और दो अतिरिक्त भविष्यवक्ता हैं x2aऔरx2b वहाँ एक जनसंख्या प्रतिगमन समीकरण जहां जनसंख्या विचरण समझाया है मॉडल 1 के लिए और मॉडल …

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बंद हो गया । इस प्रश्न के विवरण या स्पष्टता की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? विवरण जोड़ें और इस पोस्ट को संपादित करके समस्या को स्पष्ट करें । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं लूस …

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Let एक अज्ञात (लेकिन निश्चित रूप से असममित) अक्षमता वितरण से तैयार की गई टिप्पणियों हो।{ एक्स1, ... , एक्सएन}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} मैं केडीई दृष्टिकोण का उपयोग करके संभाव्यता वितरण खोजना चाहता हूं: हालांकि, मैंने एक गाऊसी कर्नेल का उपयोग करने की कोशिश की, लेकिन यह बुरी तरह से प्रदर्शन किया, क्योंकि …

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