¿Cómo se relaciona el valor esperado de una variable aleatoria continua con su media aritmética, mediana, etc. en una distribución no normal (p. Ej., Skew-normal)? Estoy interesado en cualquier distribución común / interesante (por ejemplo, log-normal, distribuciones bi / multimodales simples,...
Para las variables aleatorias independientes y , ¿existe una expresión de forma cerrada paraαα\alphaββ\beta E[αα2+β2√]E[αα2+β2]\mathbb E \left[ \frac{\alpha}{\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} \right] en términos de los valores esperados y las variaciones de y ? Si no, ¿hay un límite inferior bueno en...
Suponga que se proporciona , ¿puedo derivar en un formato cerrado? E[log(X)]E[log(X)]\text{E}[\log(X)]
Si donde el soporte de es . Entonces, . Luego, supongo que tiene momentos finitos. Cuando , sé que porque los medios de donde es la densidad asociada de . ¿Cuál es el equivalente matemático de suponer que tiene momentos finitos cuando ?X∼FX∼FX \sim
Supongamos que queremos calcular algunas expectativas: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Supongamos que queremos aproximar esto usando la simulación de Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)miYmiXEl |Y[F(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1SF(Xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...
Deje que sea IID y . Parece obvio, pero tengo problemas para derivarlo formalmente.ˉ X = ∑ n i = 1 X i E [ X iXyoXyoX_iX¯= ∑nortei = 1XyoX¯=∑yo=1norteXyo\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_imi[ XyoX¯] =? mi[XyoX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Supongamos que está distribuido exponencialmente no central con la ubicación y la tasa . Entonces, qué es .k λ E ( log ( X ) )XXXkkkλλ\lambdami( registro( X) )E(log(X))E(\log(X)) Sé que para , la respuesta es donde es la constante de Euler-Mascheroni. ¿Qué pasa cuando ?- log ( λ ) - γ γ k > 0k...
¿Es posible calcular la expectativa de una función de una variable aleatoria con solo el CDF del rv? Digamos que tengo una función que tiene la propiedad y la única información que tengo sobre la variable aleatoria es el CDF.g(x)g(x)g(x)∫∞−∞g(x)dx≤∞∫−∞∞g(x)dx≤∞\int_{-\infty}^{\infty}g(x)dx \leq...
Estoy tratando de mostrar que el momento central de una distribución simétrica: es cero para los números impares. Así, por ejemplo, el tercer momento centralComencé tratando de mostrar queNo estoy seguro de a dónde ir desde aquí, ¿alguna sugerencia? ¿Hay una mejor manera de probar esto?E [ ( X - u...
Deje que X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) sea independiente y identicallly distribuido variables aleatorias uniformes estándar. Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n...
Si tuviera que definir las coordenadas y donde( X 2 , Y 2 )(X1,Y1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1})(X2,Y2)(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). ¿Cómo encontraría el...
¿Es posible derivar una fórmula para la varianza de potencias de una variable aleatoria en términos del valor esperado y la varianza de X? y var(Xnorte) =?var(Xn)=?\operatorname{var}(X^n)= \,?mi(Xnorte)
En el contexto de la inferencia basada en la probabilidad, he visto alguna notación sobre los parámetros de interés que he encontrado un poco confusa. Por ejemplo, notación como y .pθ(x)pθ(x)p_{\theta}(x)Eθ[S(θ)]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] ¿Cuál es el significado del...
Un dado de 6 lados se tira de forma iterativa. ¿Cuál es el número esperado de lanzamientos requeridos para hacer una suma mayor o igual a K? Antes de editar P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1...
De acuerdo con la Ley de Variación Total, Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Cuando trato de demostrarlo,
ACTUALIZACIÓN 25 de enero de 2014: el error ahora está corregido. Ignore los valores calculados del valor esperado en la imagen cargada, están equivocados, no elimino la imagen porque ha generado una respuesta a esta pregunta. ACTUALIZACIÓN 10 de enero de 2014: se encontró el error: un error...
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Christopher Bishop define el valor esperado de la función de probabilidad de registro de datos completos (es decir, suponiendo que se nos dan tanto los datos observables X como los datos latentes Z) de la siguiente