«probability» 태그된 질문

과제 달성률을 논의 할 때 20 회 시도 중 0 회가 10 회 시도 중 0 회보다 "나쁘다"는 것을 보여주는 방법이 있습니까?

10 probability  sampling 

베이비 명명 포럼에서 예비 부모는 항상 제니퍼에 대한 두려움의 일부 버전을 반복합니다. "자녀는 자신의 이름을 가진 수업에서 5 명 중 하나가되기를 원하지 않습니다." 그것은 더 이상 그런 종류의 인기에 더 이상 이름이 오지 않으며, 심지어 제니퍼 열풍이 일어 났을 때에도 수업 중에 5 명을 얻지 못했습니다. 나는 이러한 부모의 이름 …

10 probability  combinatorics 

하자 엑스1엑스1X_1 , 엑스2엑스2X_2 , ⋯⋯\cdots , 엑스디~ N( 0 , 1 )엑스디∼엔(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1) 와 독립. X 4 의 기대는 무엇입니까 1엑스41( X21+ ⋯ + X2디)2엑스14(엑스12+⋯+엑스디2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} ? E를 쉽게 찾을 수 E ( X21엑스21+ ⋯ + X2디) = 1디이자형(엑스12엑스12+⋯+엑스디2)=1디\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

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 …

10 probability  self-study  monte-carlo  convergence  order-statistics 

하자 은 n → ∞ 일 때 평균 μ 및 분산 σ 2 &lt; ∞ 인 분포에서 독립적으로 관측됩니다.엑스1, . . . , X엔엑스1,...,엑스엔X_1,...,X_nμμ\muσ2&lt; ∞σ2&lt;∞\sigma^2 < \inftyn → ∞엔→∞n \rightarrow \infty 엔−−√엑스¯엔− μσ→ N( 0 , 1 ) .엔엑스¯엔−μσ→엔(0,1).\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). 이것이 왜 엑스¯엔~ N( μ , σ2엔) ?엑스¯엔∼엔(μ,σ2엔)?\bar{X}_n \sim …

10 probability  central-limit-theorem 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} 공정한 주사위를 던지고 있습니다. 1, 2 또는 3을 얻을 때마다 '1'을 기록합니다. 4를 얻을 때마다 '2'를 기록합니다. 5 또는 6을 얻을 때마다 '3'을 기록합니다. 내가 적어 모든 숫자의 곱에 필요한 총 던지기 수를 이라고합시다 . . 을 계산하거나 근사값을 정규 분포의 함수로 제공 할 수 있습니다.NNN≥100000≥100000\geq 100000P(N≥25)P(N≥25)\P(N\geq 25) 먼저 …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

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 : …

10 probability  distributions  exponential  order-statistics 

증명 / 반증E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} 필터링 확률 공간이 주어 ,하자 .(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(\Omega, \mathscr{F}, \{\mathscr{F}_n\}_{n \in \mathbb{N}}, \mathbb{P})A∈FA∈FA \in \mathscr{F} 가정 이 따릅니 …

10 probability  conditional-probability  random-variable  filter 

두 개의 연속 분포 FXFX\mathcal{F}_X 와 주어지면 FYFY\mathcal{F}_Y볼록 우세의 관계가 명확하지 않습니다. (0)FX&lt;cFY(0)FX&lt;cFY(0)\quad \mathcal{F}_X <_c \mathcal{F}_Y 암시 (1)F−1Y(q)≤F−1X(q),∀q∈[0.5,1](1)FY−1(q)≤FX−1(q),∀q∈[0.5,1](1)\quad F_Y^{-1}(q) \leq F_X^{-1}(q),\quad \forall q\in[0.5,1] (1)(1)(1) 을 유지 해야한다면 더 가설이 필요한가 ? 볼록한 지배력의 정의. 두 개의 연속 분포 FXFX\mathcal{F}_X 및 FYFY\mathcal{F}_Y 만족하는 경우 : (2)F−1YFX(x) is convex in x(2)FY−1FX(x) is …

10 probability  probability-inequalities  distributions 

제목에서 제안한대로. 이 pdf 연속 iid 랜덤 변수 라고 가정 합니다. 이벤트를 고려하는 것이 , 따라서, 시퀀스가 처음으로 감소 할 때이다. 그렇다면 의 가치는 무엇 입니까?X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \dotsc, X_nfffX1≤X2…≤XN−1&gt;XNX1≤X2…≤XN−1&gt;XNX_1 \leq X_2 \dotsc \leq X_{N-1} > X_NN≥2N≥2N \geq 2NNNE[N]E[N]E[N] 먼저 를 평가하려고했습니다 . I은 할 마찬가지로, 있습니다. 마찬가지로 내가 큰 도착, …

10 probability  self-study  iid 

나는 쿠폰 수집가 문제를 우연히 발견 하고 일반화를위한 공식을 작성하려고했습니다. 이 경우 NNN 별개의 객체는 당신은 적어도 수집 할 임의의 각 사본 그들 (여기서 ), 당신이 구매해야 얼마나 많은 임의 객체의 기대는 무엇인가? 정상적인 쿠폰 수집기 문제는 및 입니다.m m ≤ N m = N k = 1kkkmmmm≤Nm≤Nm \le Nm=Nm=Nm …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

머리가 처음 나올 때까지 공정한 동전이 던져집니다. 홀수 번 던지기에서 이런 일이 일어날 확률은? 이 문제에 어떻게 접근합니까?

10 probability 

하자 확률 공간상의 임의의 가변적 .show 즉X:Ω→NX:Ω→NX:\Omega \to \mathbb N(Ω,B,P)(Ω,B,P)(\Omega,\mathcal B,P)E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=\sum_{n=1}^\infty P(X\ge n). 에서 내 정의 동일 E(X)E(X)E(X)이자형( X) = ∫Ω엑스디피.E(X)=∫Ω엑스디피.E(X)=\int_\Omega X \, dP. 감사.

10 probability  self-study  expected-value 

간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

폐쇄되었습니다 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 2 년 전 . 나는 Luce (1959)를 읽고 있습니다. 그런 다음이 진술을 찾았습니다. 사람이 대안을 선택할 때, 종종 그들의 선택은 …

10 probability  logistic  self-study  conditional-probability  multinomial