Sea una muestra de variables aleatorias exponenciales iid con media , y sea las estadísticas de orden de esta muestra. Deje .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 DefinirSe puede demostrar que cada...
Estoy atrapado en cómo resolver este problema. Entonces, tenemos dos secuencias de variables aleatorias, e para . Ahora, e son distribuciones exponenciales independientes con parámetros y . Sin embargo, en vez de observar y , observamos en lugar y
Tengo dos muestras de datos, una muestra de referencia y una muestra de tratamiento. La hipótesis es que la muestra de tratamiento tiene una media más alta que la muestra de referencia. Ambas muestras tienen forma exponencial. Como los datos son bastante grandes, solo tengo la media y el número...
Tengo un experimento que se ejecuta en cientos de computadoras distribuidas por todo el mundo que mide las ocurrencias de ciertos eventos. Los eventos dependen el uno del otro para que pueda ordenarlos en orden creciente y luego calcular la diferencia horaria. Los eventos deben estar distribuidos...
Tiempo de vida de 3 componentes electrónicos son y X 3 = 2,1 . Las variables aleatorias se modelaron como una muestra aleatoria de tamaño 3 a partir de la distribución exponencial con el parámetro θ . La función de probabilidad es, para θ > 0X1= 3 , X2= 1.5 ,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} =...
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las frecuencias observadas de mis cuatro eventos (18) puedo calcular las...
Yo estaba tratando de responder a la pregunta Evaluar solidario de Importancia método de muestreo en I . Básicamente, el usuario necesita calcular ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando la distribución exponencial...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
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...
Tengo 2 conjuntos de datos distribuidos exponencialmente y quiero estar seguro de que son de diferentes distribuciones. Lamentablemente, un error necesario en la detección de los datos me obliga a descartar todos los datos por debajo de un cierto umbral. En cada conjunto tengo alrededor de 3000...
Sea la estadística de orden de una muestra iid de tamaño de . Supongamos que los datos están censurados, por lo que vemos solo la parte superior por ciento de los datos, es decirPonga , ¿cuál es la distribución asintótica de X(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)}, \ldots,
Quiero calcular el parámetro de la distribución exponencial partir de una población de muestra sacada de esta distribución en condiciones sesgadas. Hasta donde sé, para una muestra de n valores, el estimador habitual es . Sin embargo, mi muestra está sesgada de la siguiente manera:λλ\lambdami- λ...
Supongamos que T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2, \dots sean secuencias de variables aleatorias exponenciales con el parámetro λλ\lambda . La suma Sn=T1+T2+⋯+TnSn=T1+T2+⋯+TnS_n = T_1 + T_2 + \dots + T_n es una distribución Gamma. Ahora, como entiendo, la distribución de Poisson se define por NtNtN_t siguiente...
He estado usando las funciones ets () y auto.arima () del paquete de pronóstico para pronosticar una gran cantidad de series de tiempo univariadas. He estado usando la siguiente función para elegir entre los 2 métodos, pero me preguntaba si CrossValidated tenía ideas mejores (o menos ingenuas) para...
Este problema ha surgido en mi investigación: supongamos que son distribuciones exponenciales (ED) con una media y que sea un número no negativo. ¿Es cierto que Esto pasa la comprobación de cordura, ya que el valor esperado de ambos lados es igual a , y si dejamos , entonces el lado izquierdo...