«expected-value» 태그된 질문

랜덤 변수의 예상 값은 랜덤 변수가 취할 수있는 모든 가능한 값의 가중 평균이며, 가중치는 해당 값을 취할 확률과 같습니다.

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기대 값이 산술 평균과 같은 이유는 무엇입니까?
오늘 저는 수학 기대라는 새로운 주제를 발견했습니다. 내가 따르는 책은 기대는 확률 분포에서 나오는 랜덤 변수의 산술 평균이라고 말합니다. 그러나 일부 데이터의 곱과 확률의 합으로 기대 값을 정의합니다. 이 두 가지 (평균과 기대)는 어떻게 동일 할 수 있습니까? 데이터와 확률 분포의 합이 전체 분포의 평균 일 수있는 방법은 무엇입니까?

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Taylor 시리즈 (특히 나머지)에 대한 기대
내 질문은 널리 사용되는 방법, 즉 Taylor Series의 예상 가치를 취하는 방법을 정당화하려는 것입니다. 양의 평균 및 분산 인 임의의 변수 가 있다고 가정합니다 . 또한 와 같은 함수가 있습니다 .XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) 평균 주위에서 확장하면 여기서 평소와 같이 는 st.logXlog⁡X\log XlogX=logμ+X−μμ−12(X−μ)2μ2+13(X−μ)3ξ3X,log⁡X=log⁡μ+X−μμ−12(X−μ)2μ2+13(X−μ)3ξX3, \log X = \log\mu + \frac{X - \mu}{\mu} - \frac12 …

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로지스틱 회귀 95 % 신뢰 구간을 수동으로 계산하는 것과 R에서 confint () 함수를 사용하는 것 사이에 차이가있는 이유는 무엇입니까?
사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

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CDF를 사용하여 예상 값 찾기
나는 이것이 바로 책에서 숙제 문제라고 말하는 것으로 시작하겠습니다. 나는 예상 값을 찾는 방법을 찾기 위해 몇 시간을 보냈으며 아무것도 이해하지 못한다고 결정했습니다. 하자 XXX CDF를 갖고 . 찾기 들 값 있는F(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1E(X)E(X)E(X)αα\alphaE(X)E(X)E(X) 가 존재 . 나는 이것을 시작하는 방법을 모른다. 존재 하는 값을 어떻게 확인할 …


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누군가는 왜도는 0이지만 대칭이 아닌 단봉 분포의 예를 제공 할 수 있습니까?
2010 년 5 월 위키 백과 사용자 인 Mcorazao 는 "이 값이 0이면 값이 평균의 양쪽에 비교적 고르게 분포되어 있지만 반드시 대칭 분포를 암시하지는 않는다" 는 문장을 왜곡 기사에 추가했습니다 . 그러나 위키 페이지에는이 규칙을 위반하는 실제 배포 예제가 없습니다. 인터넷 검색 "비대칭 분포가 0 인 비대칭 분포의 예"는 적어도 …

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왜 기대 값이 그렇게됩니까?
공정한 6 면체 주사위를 굴릴 때 예상되는 값으로 3.5를 얻는 방법을 이해합니다. 그러나 직관적으로 1/6의 기회로 각 얼굴을 기대할 수 있습니다. 따라서 주사위를 굴릴 것으로 예상되는 값이 같은 확률로 1-6 사이의 숫자가 아니어야합니까? 다시 말해, '공정한 6 면체 주사위를 던질 때의 예상 가치는 얼마입니까?'라는 질문을 받았을 때, '아, 1-6의 기회는 …

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부트 스트랩 배포의 평균을보고하지 않는 이유는 무엇입니까?
표준 오류를 얻기 위해 매개 변수를 부트 스트랩하면 매개 변수의 분포를 얻습니다. 왜 우리는 그 분포의 평균을 우리가 얻으려는 모수에 대한 결과 또는 추정치로 사용하지 않습니까? 분포가 실제 분포와 비슷하지 않아야합니까? 그러므로 우리는 "실제"가치의 좋은 추정치를 얻을 수 있을까요? 그러나 샘플에서 얻은 원래 매개 변수를보고합니다. 왜 그런가요? 감사

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Brain-teaser : 균일 한 [0,1] 분포에서 도출 될 때 단조롭게 증가하는 iid 서열의 예상 길이는 얼마입니까?
여기 에보고 된 정량적 분석가의 인터뷰 질문입니다 . 균일 한 분포 에서 그림을 그리고 그림이 iid 라고 가정 합니다. 단조 증가 분포의 예상 길이는 얼마입니까? 즉, 현재 그리기가 이전 그리기보다 작거나 같으면 그리기를 중지합니다.[0,1][0,1][0,1] 처음 몇 개를 얻었습니다 : \ Pr (\ text {length} = 2) = \ int_0 ^ …

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자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?
GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 


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분산 및 바이어스 제곱으로의 MSE 분해
MSE가 분산과 바이어스의 제곱으로 분해 될 수 있음을 보여주기 위해 Wikipedia의 증거는 그림에서 강조된 단계가 있습니다. 어떻게 작동합니까? 3 단계에서 4 단계로 제품에 대한 기대 수준은 어떻습니까? 두 용어가 서로 독립적 인 경우 두 용어 모두에 기대치를 적용해서는 안됩니까? 그렇지 않은 경우이 단계가 유효합니까?

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최대 가능성과 예상 가능성이 아닌 이유는 무엇입니까?
모수의 최대 우도 추정값을 얻는 것이 왜 그렇게 일반적입니까? 그러나 예상 우도 모수 추정치 에 대해 거의 듣지 못합니다 (즉, 우도 함수 모드 가 아닌 예상 값을 기준으로 )? 이것은 주로 역사적 이유나보다 실질적인 기술적 또는 이론적 인 이유 때문입니까? 최대 우도 추정치보다는 예상 우도 추정치를 사용하는 데 상당한 장점 …

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평균 (또는 다른 순간)이 존재하지 않는 음이 아닌 이산 분포의 예?
나는 scipy에서 약간의 일을하고 있었고 음이 아닌 이산 랜덤 변수가 정의되지 않은 순간을 가질 수 있는지 여부에 대한 핵심 scipy 그룹의 구성원과 대화가 나왔습니다. 나는 그가 정확하지만 증거가 없다고 생각합니다. 누구든지이 주장을 보여 주거나 증명할 수 있습니까? (또는이 주장이 사실이 아닌 경우) 불연속 랜덤 변수가 지원하는 경우 편리한 예가 없지만, …

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왜 정규 분포의 에 대해 편향되고 잘못된 표준 편차 공식을 사용 합니까?
그것은 나에게 충격의 비트로의 평균 것을 나는 정규 분포 몬테카를로 시뮬레이션을했고, 발견 처음 온 에서 표준 편차 샘플, 모든 단지의 샘플 크기를 갖는 훨씬 적은 것으로 판명를, 즉, 모집단을 생성하는 데 사용되는 평균 회보다 . 그러나 이것은 거의 기억 나지 않는다면 잘 알려져 있으며, 내가 알거나 시뮬레이션을하지 않았을 것입니다. 시뮬레이션은 …

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