uniform पर टैग किए गए जवाब

एक समान वितरण (निरंतर) की संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन ऊपर दिखाया गया है। वक्र के नीचे का क्षेत्र 1 है - जो समझ में आता है क्योंकि प्रायिकता वितरण में सभी संभावनाओं का योग 1 है। औपचारिक रूप से, उपरोक्त प्रायिकता फ़ंक्शन (f (x)) को परिभाषित किया जा सकता है 1 …

9 probability  distributions  uniform 

चलो X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) स्वतंत्र और समान रूप से वितरित मानक समान यादृच्छिक चर हैं। Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] की उम्मीद YnYnY_n आसान है: E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} अब बोरिंग वाले हिस्से …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

किसी उद्देश्य के लिए, मुझे "स्लोप्ड वर्दी" वितरण से यादृच्छिक संख्या (डेटा) उत्पन्न करने की आवश्यकता है। इस वितरण का "ढलान" कुछ उचित अंतराल में भिन्न हो सकता है, और फिर मेरा वितरण ढलान के आधार पर वर्दी से त्रिकोणीय में बदल जाना चाहिए। यहाँ मेरी व्युत्पत्ति है: आइए इसे …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

समान वितरण से तैयार किए गए 3 आईआईडी नमूनों पर विचार करें , जहां \ थीटा पैरामीटर है। मैं \ mathbb {E} \ left [X _ {(2)} खोजना चाहता हूं X _ {(1)}, X _ {(3)} \ right] जहां X _ {(i)} ऑर्डर स्टेटिस्टिक i है ।u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\thetaE[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, …

9 uniform  conditional-expectation  order-statistics 

यदि मैं निर्देशांक को परिभाषित करता (X1,Y1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1}) तथा (X2,Y2)(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) कहाँ पे X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). मुझे उनके बीच की दूरी का अपेक्षित मूल्य कैसे मिलेगा? मैं सोच रहा था, क्योंकि दूरी की गणना अपेक्षित मान होगा बस ?(X1−X2)2+(Y1−Y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√)(X1−X2)2+(Y1−Y2)2)\sqrt{(X_{1}-X_{2})^{2} + (Y_{1}-Y_{2})^{2}})(1/30+1/30)2+(1/40+1/40)2(1/30+1/30)2+(1/40+1/40)2(1/30 + 1/30)^2 + …

9 expected-value  uniform  distance 

मान लें कि मेरे पास आयामों (जैसे ) के साथ एक डेटा सेट है, ताकि प्रत्येक आयाम iid (वैकल्पिक रूप से, प्रत्येक आयाम ) और स्वतंत्र है एक दूसरे।घddघ= 20d=20d=20एक्समैं∼ यू[ ० ; 1 ]Xi∼U[0;1]X_i \sim U[0;1]एक्समैं∼ एन[ ० ; 1 ]Xi∼N[0;1]X_i \sim \mathcal N[0;1] अब मैं इस डेटासेट से …

9 normal-distribution  uniform  eigenvalues 

मैं अपनी थीसिस के लिए एक समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा हूं और मुझे नहीं पता कि यह कैसे करना है। मेरे पास एक समान वितरण से यादृच्छिक रूप से 4 अवलोकन हैं । मैं इस संभावना की गणना करना चाहता हूं कि । ith ऑर्डर स्टेटिस्टिक …

9 probability  uniform  order-statistics