«expected-value» 태그된 질문

의 예상 값 이 인 경우 의 예상 값은 입니까 ? 분석적으로 계산할 수 있습니까?G a m m a (α,β)지ㅏ미디엄미디엄ㅏ(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}로그( G a m m a ( α , β) )로그⁡(지ㅏ미디엄미디엄ㅏ(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) 내가 사용하는 매개 변수는 모양 속도입니다.

14 expected-value  gamma-distribution 

우리는 재정 과정에서 로그 정규 분포를 다루고 있으며 교과서는 이것이 사실이라고 말합니다. 수학 배경이 매우 강하지는 않지만 직감이 필요하기 때문에 다소 실망 스럽습니다. 왜 이런 경우인지 나에게 보여줄 수 있습니까?

13 distributions  expected-value  lognormal 

임의의 변수 및 양의 반정의 행렬 : 기대 값 및 분산에 대한 단순화 된 표현이 있습니까? , ? 있습니다 임의의 변수가 아닙니다.X∈RhX∈RhX \in \mathbb{R}^hAAAE[Tr(XTAX)]E⁡[Tr(XTAX)]\mathop {\mathbb E}[Tr(X^TAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(X^TAX)]AAA

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

어떻게 해당하는 확률 분포의 일례 구축 가정 보유 ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 양수의 RV 대한 Jensen의 불평등에 따른 불평등 은 ( 경우 역 불평등 ). 이는 매핑이 대해 볼록 하고 대해 오목하기 때문 입니다. Jensen의 불평등의 평등 조건에 따라 필요한 평등을 유지하기 위해 분포가 퇴화되어야한다고 생각합니다. 경우 평등 보유 일반의 경우는 물론이고 여기 …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

나는 임의의 실용 신안에서 사용 된 특정 결과에 대해 경제 저널에서 계속 읽습니다. 결과의 한 버전은 다음과 같습니다. Gumbel ( 이면ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), 여기서 γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 은 Euler-Mascheroni 상수입니다. 나는 이것이 R을 사용하여 의미가 …

12 expected-value  gumbel 

이 텍스트의 첫 페이지 하단에 아르 자형2a d j u s t e dRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} 조정에 관한 진술이 궁금합니다. 아르 자형2a d j u s t e d= 1 - ( 1 - R2) ( n - 1n - m - 1) .Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). 텍스트 상태는 다음과 같습니다. 조정의 논리는 다음과 …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

우리는 그리 크기의 각 샘플 일반 상태에서 독립적으로 분배한다.n ( μ , σ 2 )NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) 로부터 샘플 우리는 서로 가장 높은 (절대) 피어슨 상관 관계를 가지고있는이 개 샘플을 선택합니다.NNN 이 상관 관계의 예상 값은 얼마입니까? 감사합니다 [PS 이것은 숙제가 아닙니다]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

경우 지수 분포 파라미터와 및 의 서로 무관의 기대 무엇 ( I는 = 1 , . . . , N ) λ X 난XiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 측면에서 과 및 가능한 다른 상수?λnnnλλ\lambda 참고 : 이 질문은 /math//q/12068/4051 에서 수학 답변을 얻었습니다 . 독자들도 그것을 볼 것입니다.

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

특정 값보다 낮은 경우 (예를 들어, 평균 값 미만) x가 정상적으로 분포되어 있으면 x의 예상 값을 찾을 수 있는지 궁금합니다.

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

가 Cauchy 분포를 따르는 경우 도 와 정확히 동일한 분포를 따릅니다 . 이 스레드를 참조하십시오 .XXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX 이 숙박 시설에 이름이 있습니까? 이것이 사실 인 다른 배포판이 있습니까? 편집하다 이 질문을하는 또 다른 방법 : 를 확률 밀도 갖는 랜덤 변수 라고하자 .XXXf(x)f(x)f(x) 하자 , …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

감마 분포가 및 매개 변수화되는 경우 :αα\alphaββ\beta E(Γ(α,β))=αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} 제곱 감마의 기대치를 계산하고 싶습니다. E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? 나는 그것이 생각 합니다 : E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = \left(\frac{\alpha}{\beta}\right)^2 + \frac{\alpha}{\beta^2} 후자의 표현이 올바른지 아는 사람이 있습니까?

11 expected-value  gamma-distribution 

대해 의 iid 랜덤 변수 시퀀스가 ​​주어지면 , 경험적 평균 의 예상 횟수를 제한하려고합니다. 는 샘플을 계속 추출함에 따라 값을 초과합니다 . i = 1 , 2 , … . . , n 1엑스나는∈ [ 0 , 1 ]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]난 = 1 , 2 , . . . , …

11 mathematical-statistics  expected-value  bounds 

확률 질량 함수를 사용하여 제로 팽창 포아송의 예상 값과 분산이 어떻게 표시되는지 f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} 여기서 는 이항 공정에 의해 관측치가 0 일 확률이고 는 포아송의 평균입니다.λππ\piλλ\lambda 결과는 예상 값 이며 분산은 입니다.μ + πμ=(1−π)λμ=(1−π)λ\mu …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

가 에 균일하게 분포되어 있다고 가정 합니다. 및 이라고하자 . 와 의 상관 이 0 임을 보여줍니다 .XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ 사인과 코사인의 표준 편차와 공분산을 알아야 할 것 같습니다. 이것을 어떻게 계산할 수 있습니까? 에 균일 한 분포가 있고 변환 된 변수 및 가 있다고 …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value