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종속 데이터에 대한 Bernoulli 랜덤 변수의 합을 모델링하는 방법은 무엇입니까?
나는 거의 같은 질문을 가지고 있습니다 : Bernoulli 랜덤 변수의 합을 효율적으로 모델링 할 수 있습니까? 그러나 설정은 매우 다릅니다. S=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0.1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Bernoulli 랜덤 변수의 결과에 대한 데이터가 있습니다 : ,Xi,jXi,jX_{i,j}Sj=∑i=1,NXi,jSj=∑i=1,NXi,jS_j=\sum_{i=1,N}{X_{i,j}} 최대 우도 추정값을 사용 하여 를 추정하고 얻는 다면 가 훨씬 큽니다. 다른 기준에 …