A partir de la función de densidad de distribución podríamos identificar una media (= 0) para la distribución de Cauchy tal como se muestra en el gráfico a continuación. Pero, ¿por qué decimos que la distribución de Cauchy no tiene
La distribución de Cauchy es una densidad simétrica que es igual a la distribución t con un grado de libertad. La expectativa y la variación de la distribución cauchy no existen. Ver https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution
A partir de la función de densidad de distribución podríamos identificar una media (= 0) para la distribución de Cauchy tal como se muestra en el gráfico a continuación. Pero, ¿por qué decimos que la distribución de Cauchy no tiene
Actualmente estoy trabajando en un problema, donde necesito desarrollar un algoritmo de Monte Carlo de cadena de Markov (MCMC) para un modelo de espacio de estado. Para poder resolver el problema, se me ha dado la siguiente probabilidad de : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ). es la desviación estándar...
¿Alguien podría darme algunos ejemplos prácticos de la distribución Cauchy? ¿Qué lo hace tan
Para que el CLT se mantenga, necesitamos la distribución que deseamos aproximar para tener una media y una varianza finita σ 2 . ¿Sería cierto decir que para el caso de la distribución de Cauchy, cuya media y varianza no están definidas, el Teorema del límite central no puede proporcionar una buena...
¿Es la distribución de Cauchy de alguna manera una distribución "impredecible"? Intenté hacer cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } en R para una multitud de n valores y noté que ocasionalmente generan valores bastante impredecibles. Compare eso con, por ejemplo as <-...
Después de centrar, se puede suponer que las dos mediciones x y −x son observaciones independientes de una distribución de Cauchy con función de densidad de probabilidad: 1f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞<x<∞1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞<x<∞,−∞<x<∞,...
Típicamente, cuando se toman promedios de muestra aleatorios de una distribución (con un tamaño de muestra mayor que 30), se obtiene una distribución normal centrada en el valor medio. Sin embargo, escuché que la distribución de Cauchy no tiene valor medio. ¿Qué distribución obtiene uno al obtener...
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Si sigue una distribución de Cauchy, entonces Y = ˉ X = 1XXXtambién sigue exactamente la misma distribución queX; vereste hilo.Y= X¯= 1norte∑nortei = 1XyoY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX ¿Esta propiedad tiene un nombre? ¿Hay alguna otra distribución para la que esto sea...
He llegado hasta dlnLdμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2dlnLdμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2\frac{d\ln L}{d\mu}=\sum_{i=1}^n \frac{2(x_i-u)}{1+(x_i-u)^2} Donde es el parámetro de ubicación. Y es función de probabilidad. No entiendo cómo proceder. Por favor
Según el Teorema del límite central, la función de densidad de probabilidad de la suma de grandes variables aleatorias independientes tiende a una Normal. Por lo tanto, ¿podemos decir que la suma de un gran número de variables aleatorias Cauchy independientes también es
Considere una familia de distribuciones con PDF (hasta una constante de proporcionalidad) dada por ¿Como se llama? Si no tiene un nombre, ¿cómo lo llamarías?p ( x ) ∼1( 1 + αX2)1 / α.pags(X)∼1(1+αX2)1/ /α.p(x)\sim \frac{1}{(1+\alpha x^2)^{1/\alpha}}. Se parece bastante a la familia de...