random-variable पर टैग किए गए जवाब

तो: मैं इस व्युत्पत्ति जो मुझे समझ नहीं आता में आए X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_n आकार μμ\mu और विचरण आबादी से लिए गए आकार n के यादृच्छिक नमूने हैं , फिरσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... + X_n)/n E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(\bar{X}) = E(X_1 + X_2 + ... + X_n)/n = …

10 random-variable  expected-value  mean  iid 

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 

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 

अक्सर शोध लेखों में आप पढ़ते हैं कि शोधकर्ताओं ने कुछ चर के लिए नियंत्रित किया है। यह मिलान, अवरोधन आदि विधियों द्वारा किया जा सकता है। लेकिन मैंने हमेशा सोचा था कि चर को नियंत्रित करने के लिए कुछ वैधानिक रूप से किया जाता है, जो कई चर को …

10 experiment-design  random-variable  controlling-for-a-variable 

चलो और में एक ही समान रूप से वितरित होने दो स्वतंत्र यादृच्छिक परिवर्तनीय होना घनत्व के साथएक्सएक्सXYYYयू( 0 , 1 )यू(0,1)U(0,1) च( x ) = 1च(एक्स)=1f(x)=1 यदि (और अन्यत्र)।० ≤ x ≤ १0≤एक्स≤10≤x≤1000 चलो एक असली यादृच्छिक चर द्वारा निर्धारित किए:जेडजेडZ जेड= एक्स- वाईजेड=एक्स-YZ=X-Y यदि (और अन्यत्र)।एक्स> यएक्स>YX>Y000 के …

10 self-study  random-variable 

मुझे संदेह है: वास्तविक मूल्यवान यादृच्छिक चर और दोनों को प्रायिकता स्थान पर परिभाषित करें ।XXXZZZ(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F},\mathbb{P}) आज्ञा दें , जहां एक वास्तविक-मूल्यवान फ़ंक्शन है। चूंकि यादृच्छिक चर का एक फ़ंक्शन है, इसलिए यह एक यादृच्छिक चर है।Y:=g(X,Z)Y:=g(X,Z)Y:= g(X,Z)g(⋅)g(⋅)g(\cdot)YYY Let अर्थात बोध ।x:=X(ω)x:=X(ω)x:=X(\omega)XXX Is बराबर ?P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)P(Y|X=x)=P(g(X,Z)|X=x)\mathbb{P}(Y|X=x)=\mathbb{P}(g(X,Z)|X=x)P(g(x,Z))P(g(x,Z))\mathbb{P}(g(x,Z))

10 probability  random-variable 

मान लें कि और पैरामीटर p के साथ स्वतंत्र ज्यामितीय यादृच्छिक चर हैं । क्या संभावना है कि X_1 \ geq X_2 ?X1X1X_1X2X2X_2pppX1≥X2X1≥X2X_1 \geq X_2 मैं इस प्रश्न के बारे में उलझन में हूं क्योंकि हमें X1X1X_1 और X2X2X_2 बारे में कुछ भी नहीं बताया गया है क्योंकि वे ज्यामितीय …

9 self-study  random-variable  geometric-distribution 

क्या आयत की तरह दो आईआईडी आरवी के अंतर के पीडीएफ का होना संभव है (इसके बजाय, कहते हैं, त्रिकोण हमें मिलता है अगर आरवी समान वितरण से लिया जाता है)। अर्थात क्या यह संभव है कि पीडीएफ f के लिए jk (दो आईआईडी आरवी के लिए कुछ वितरण से …

9 random-variable  pdf  iid 

एक पीडीएफ आमतौर पर के रूप में लिखा है f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta), जहां लोअरकेस xxx यादृच्छिक संस्करण के एक एहसास या परिणाम के रूप में माना जाता है XXXजिसमें वह पीडीएफ है। इसी तरह, एक cdf के रूप में लिखा जाता हैFX(x)FX(x)F_X(x), जिसका अर्थ है P(X&lt;x)P(X&lt;x)P(X<x)। हालाँकि, कुछ परिस्थितियों में, जैसे कि …

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

यदि , का वितरण खोजें ।एक्स∼ सी( 0 , 1 )एक्स~सी(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2 एक्स1 -एक्स2Y=2एक्स1-एक्स2Y=\frac{2X}{1-X^2} हमारे पासएफY( y) = पी आर ( वाई≤ य)एफY(y)=पीआर(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) = पी आर (2 एक्स1 -एक्स2≤ य)=पीआर(2एक्स1-एक्स2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪पी आर ( एक्स)∈ ( - ∞ ,- 1 -1 +y2√y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2√y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2√y]),ify&lt;0={Pr(X∈(−∞,−1−1+y2y])+Pr(X∈(−1,−1+1+y2y]),ify&gt;0Pr(X∈(−1,−1+1+y2y])+Pr(X∈(1,−1−1+y2y]),ify&lt;0\qquad\qquad=\begin{cases} \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-\infty,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y>0\\ \mathrm{Pr}\left(X\in\left(-1,\frac{-1+\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right)+\mathrm{Pr}\left(X\in\left(1,\frac{-1-\sqrt{1+y^2}}{y}\right]\right),\text{if}\quad y<0 \end{cases} मुझे आश्चर्य …

9 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

कर देता है Cov(f(X),Y)=0∀f(.)Cov(f(X),Y)=0∀f(.)\mathbb{Cov} \left(f(X),Y\right) = 0 \; \forall \; f(.) स्वतंत्र रूप से XXX तथा YYY? मैं केवल स्वतंत्रता की निम्नलिखित परिभाषा से परिचित हूं XXX तथा YYY। fx,y(x,y)=fx(x)fy(y)fx,y(x,y)=fx(x)fy(y) f_{x,y}(x,y) = f_x(x)f_y(y)

9 random-variable  independence 

चलो आईआईडी और हो । यह स्पष्ट प्रतीत होता है, लेकिन मुझे औपचारिक रूप से इसे प्राप्त करने में परेशानी हो रही है।XiXiX_iX¯=∑ni=1XiX¯=∑i=1nXi\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE[XiX¯]= ?E[XiX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?

9 probability  random-variable  expected-value 

खैर, हम नहीं देख सकते हैं, उदाहरण के लिए https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence एक दिलचस्प काउंटरएक्सप्लिमेंट्री के लिए। लेकिन असली सवाल यह है: क्या स्थिति को मजबूत करने का कोई तरीका है ताकि स्वतंत्रता का पालन किया जाए? उदाहरण के लिए, क्या फ़ंक्शन के कुछ सेट ताकि यदि सभी के लिए तब स्वतंत्रता …

9 probability  mathematical-statistics  references  random-variable  independence 

मैं उन यादृच्छिक संख्याओं के योग की संभाव्यता वितरण को खोजने का प्रयास कर रहा हूं, जो पहचान योग्य रूप से वितरित नहीं हैं। यहाँ एक उदाहरण है: जॉन एक ग्राहक सेवा कॉल सेंटर में काम करता है। वह समस्याओं के साथ कॉल प्राप्त करता है और उन्हें हल करने …

9 probability  distributions  random-variable 

मैं यादृच्छिक चर के निर्माण में रुचि रखता हूं, जिसके लिए मार्कोव या चेबीशेव असमानताएं तंग हैं। एक तुच्छ उदाहरण निम्नलिखित यादृच्छिक चर है। पी( एक्स)= 1 ) = पी( एक्स)= - 1 ) = 0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5। इसका मतलब शून्य है, विचरण 1 है औरपी( - एक्स| ≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities