«order-statistics» 태그된 질문

샘플의 주문 통계는 오름차순으로 배치 된 값입니다. 통계 표본의 i 차 통계는 i 번째로 작은 값과 같습니다. 따라서 샘플 최소값은 1 차 통계이고 샘플 최대 값은 마지막입니다. 때때로 '주문 통계'는 주문 통계의 전체 세트를 의미하는 데 사용됩니다. 즉, 발생한 순서를 무시한 데이터 값입니다. 간격과 같은 관련 수량에도 사용합니다.

4
정규 확률 변수에 대한 대략적인 순서 통계
특정 랜덤 분포의 순서 통계에 대해 잘 알려진 공식이 있습니까? 특히 정규 랜덤 변수의 첫 번째 및 마지막 순서 통계이지만 더 일반적인 대답도 인정됩니다. 편집 : 명확히하기 위해 정확한 적분 표현식이 아니라 다소 명시 적으로 평가 될 수있는 수식을 찾고 있습니다. 예를 들어, 정규 rv의 1 차 통계량 (즉, 최소값)에 …
2
가정 . 확인
다음 진술이 사실임을 확인하는 가장 쉬운 방법 은 무엇입니까 ? 가정 . 확인 \ sum_ {I = 1} ^ {N} (Y_i - Y _ {1}) \ SIM \ 텍스트 감마 {} (N-1, 1) .Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1)∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) 참고 Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq …
1
불연속 균일 분포로 교체하지 않고 채취 한 시료 간 최대 간격
이 문제는 실험실에서 로봇 적용 범위에 대한 연구와 관련이 있습니다. 교체없이 { 1 , 2 , … , m } 집합에서 nnn 숫자를 임의로 그리고 오름차순으로 정렬합니다. 1 ≤ n ≤ m .{1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\}1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m 숫자 소트 목록에서 {a(1),a(2),…,a(n)}{a(1),a(2),…,a(n)}\{a_{(1)},a_{(2)},…,a_{(n)}\} : 연속 번호와 경계 사이의 차이를 생성 g={a(1),a(2)−a(1),…,a(n)−a(n−1),m+1−a(n)}g={a(1),a(2)−a(1),…,a(n)−a(n−1),m+1−a(n)}g = \{a_{(1)},a_{(2)}−a_{(1)},\ldots,a_{(n)}−a_{(n-1)},m+1-a_{(n)}\} . …
1
귀무 가설 하에서 교환 가능한 샘플의 직관은 무엇입니까?
순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
1
동일한 평균, 다른 분산
8 명의 러너가 레이스를한다고 가정 해 봅시다. 개별 실행 시간의 분포는 보통이며 각각 평균 111111 초입니다. 러너 1의 표준 편차는 가장 작고, 두 번째는 가장 작고, 세 번째는 가장 작으며, 8은 가장 큽니다. 두 가지 질문이 혼란 스럽습니다. (1) 첫 번째가 마지막을 이길 확률은 얼마입니까? (2) 누가 레이스에서 이길 가능성이 …
3
표본 크기, 최소값 및 최대 값에서 정규 분포를 재구성 할 수 있습니까? 중간 점을 사용하여 평균을 프록시 할 수 있습니다
나는 이것이 통계적으로 약간 끈적 거리는 것을 알고 있지만 이것이 내 문제입니다. 변수의 최소, 최대 및 샘플 크기를 말하는 많은 범위 데이터가 있습니다. 이러한 데이터 중 일부에는 평균도 있지만 많지는 않습니다. 각 범위의 변동성을 수량화하고 평균을 비교하기 위해 이러한 범위를 서로 비교하고 싶습니다. 분포가 평균 주위에 대칭이고 데이터에 가우시안 분포가 …
2
카이-제곱 변이의 무한 수집에 대한 주문 통계 (예 : 최소)?
이번이 처음이므로 형식, 태그 등 어떤 식 으로든 내 질문을 명확하게 설명 할 수 있는지 알려주십시오. (그리고 나중에 편집 할 수 있기를 바랍니다!) 참조를 찾으려고 유도를 사용하여 자신을 해결하려고했지만 둘 다 실패했습니다. 자유도가 다른 독립 변수 임의의 변수 의 순서 통계로 축소하는 분포를 단순화하려고합니다 . 구체적으로, 독립 중 번째로 작은 …
1
n 정상 정규 변수의 최대 비율에 대한 예상 값
가정 에서 IID되는 과하게 나타내고 '번째 행 작은 소자 . 에서 두 연속 요소 간의 비율의 예상 최대 값을 어떻게 상한으로 지정할 수 있습니까? 즉, 상한을 어떻게 계산할 수 있습니까?X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nN(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)X(i)X(i)X_{(i)}iiiX1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nX(i)X(i)X_{(i)} E[maxi=1,...,n−1(X(i+1)X(i))]E[maxi=1,...,n−1(X(i+1)X(i))]E\left[\max\limits_{i=1,...,n-1}\left(\frac{X_{(i+1)}}{X_{(i)}}\right)\right] 내가 찾은 문헌은 주로 두 개의 임의 변수 사이의 비율에 초점을 맞추고 있으며, 두 개의 상관 관계없는 정규 분포에 …
1
주문 통계를 통해 추정값을 백분위 수로 수렴 표시
하자 에서 샘플링 IID 랜덤 변수들의 시퀀스 일 알파 안정된 분포 파라미터와 입니다. α = 1.5 ,X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 이제 시퀀스를 고려하십시오 . 여기서 , .Y1,Y2,…,YnY1,Y2,…,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Y_{j+1} = X_{3j+1}X_{3j+2}X_{3j+3} - 1j=0,…,n−1j=0,…,n−1j=0, \ldots, n-1 …
1
간격과 표본 평균의 비율 분포는 무엇입니까?
하자 평균이 IID 지수 확률 변수의 샘플 수 및하자 이 샘플의 수의 순서 통계. 하자 .X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i 간격을 정의하십시오.이 도시 될 수있다 각 것을 함께 평균도 기하 급수적 .W i β i = βWi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq i \leq n-1\,. WiWiW_iβi=βn−iβi=βn−i\beta_i=\frac{\beta}{n-i} 질문 : …
1
고유 한 MVUE 찾기
이 질문은 Robert Hogg의 388 페이지의 수학 통계 6 판 7.4.9 소개에서 발췌 한 것입니다. 하자 PDF 파일과 IID 수 제로 다른 곳 .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nf(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\theta0 (가) MLE 찾기 의θ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (b)는 에 대한 충분한 통계치 ? 왜 ?θ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (c) 은 의 유일한 MVUE 입니까? 왜 ?(n+1)θ^/n(n+1)θ^/n(n+1)\hat{\theta}/nθθ\theta 나는 (a)와 (b)를 풀 수 있다고 …
1
합의 순위의 신뢰성을 측정하는 방법 (Kemeny-Snell의 문제)
한다고 가정 케이kk 전문가들은 각각 엔nn순서 또는 선호도에 따라 개체. 순위에 관계를 허용하십시오. John Kemeny와 Laurie Snell은 1962 년 저서 "사회 과학의 수학 모델"에서 다음 문제를 해결하기 위해 제안합니다. 계획 111. 다음에 의해 합의 순위의 신뢰성을 측정하십시오.케이kk전문가. 예를 들어, 이는 단일 전문가의 순위를 변경하여 발생할 수있는 가장 큰 변경을 기반으로 …
1
찾기 쉬운 방법
균일 분포 에서 추출한 3 개의 iid 샘플을 고려하십시오 . 여기서 는 모수입니다. 를 찾고 싶습니다 여기서 은 주문 통계 입니다.U ( θ , 2 θ )u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\theta전자 [엑스( 2 )|엑스( 1 ),엑스( 3 )]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] 엑스( 나는 )X(i)X_{(i)}나는ii 결과는 하지만이 결과를 보여줄 수있는 유일한 방법은 길고, 나는 …
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책과 개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.