La distribución de probabilidad conjunta de varias variables aleatorias da la probabilidad de que todas se encuentren simultáneamente en una región en particular.
Si la probabilidad conjunta es la intersección de 2 eventos, ¿no debería la probabilidad conjunta de 2 eventos independientes ser cero ya que no se cruzan en absoluto? Estoy
El límite superior Fréchet – Hoeffding se aplica a la función de distribución de cópula y está dado por C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. ¿Existe un límite superior similar (en el sentido de que depende de las densidades marginales) para...
Estoy escribiendo sobre el uso de una 'distribución de probabilidad conjunta' para una audiencia que sería más probable que comprenda la 'distribución multivariada', así que estoy considerando usar la posterior. Sin embargo, no quiero perder el significado mientras hago esto. Wikipedia parece...
Sea una distribución conjunta de dos variables categóricas X , Y , con x , y ∈ { 1 , ... , K } . Digamos que se tomaron n muestras de esta distribución, pero solo se nos dan los recuentos marginales, es decir, para j = 1 , ... , K :px , ypagX,yp_{x,y}X, YX,YX,YX,y∈ { 1 ,
Supongamos que tengo un momento conjunto que genera la función para una distribución conjunta con CDF F X , Y ( x , y ) . Es M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s , 0 ) ⋅ M X , Y ( 0 , t ) tanto necesario como
Uno de los problemas en mi libro de texto se plantea de la siguiente manera. Un vector continuo estocástico bidimensional tiene la siguiente función de densidad: fX,Y(x,y)={15xy20if 0 < x < 1 and 0 < y < xotherwisefX,Y(x,y)={15xy2if 0 < x < 1 and 0 < y <...
El título resume mi pregunta, pero para mayor claridad considere el siguiente ejemplo simple. Deje , i = 1, ..., n . Definir: \ begin {ecation} S_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n X_i \ end {ecation} y \ begin {ecation} T_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n (X_i ^ 2 - 1) \ end {ecuación}...
Dejar U1,…,UnU1,…,UnU_1, \ldots, U_n ser nnn iid variables aleatorias uniformes discretas en (0,1) y sus estadísticas de orden sean U(1),…,U(n)U(1),…,U(n)U_{(1)}, \ldots, U_{(n)}. Definir Di=U(i)−U(i−1)Di=U(i)−U(i−1)D_i=U_{(i)}-U_{(i-1)} para i=1,…,ni=1,…,ni=1, \ldots, n con U0=0U0=0U_0=0. Estoy...
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...
Generalmente hay muchas distribuciones conjuntas consistentes con un conjunto conocido de distribuciones marginales .P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n)fi(xi)=P(Xi=xi)fi(xi)=P(Xi=xi)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) De estas distribuciones conjuntas, ¿el...
La distancia de Mahalanobis, cuando se usa con fines de clasificación, generalmente asume una distribución normal multivariada, y las distancias desde el centroide deberían seguir un χ2χ2\chi^2distribución (con grados de libertad igual al número de dimensiones / características). Podemos calcular...
Leí en la serie temporal de John Cochrane para Macroeconomía y Finanzas que: La autocovarianza puede caracterizar completamente las series de tiempo [distribución conjunta]. No entiendo completamente la conexión entre covarianza y distribución conjunta aquí. ¿Alguien puede explicar...
Deje que e sean variables aleatorias univariadas con CDF tales que: donde , son funciones conocidas.X:Ω→RX:Ω→RX:\Omega\to\mathbb{R}Y:Ω→RY:Ω→RY:\Omega\to\mathbb{R}FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)FX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×RFX,Y(x,y)=G1(x)G2(y),∀(x,y)∈R×R F_{X,Y}(x,y)=G_1(x)G_2(y),\forall...
Pregunta simple, pero sorprendentemente difícil de encontrar una respuesta en línea. Sé que para un RV , definimos el momento k como donde la igualdad se sigue si , para una densidad y Medida de Lebesgue .XXX∫Xk rePAGS= ∫XkF( x ) d X∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = \int x^k f(x) \ dxp = f⋅...
Tengo un problema en la mano, que no puedo continuar. ¿Alguien puede ayudarme a
Version corta Estoy tratando de resolver / aproximar analíticamente la probabilidad compuesta que resulta de los sorteos independientes de Poisson y el muestreo adicional con o sin reemplazo (realmente no me importa cuál). Quiero usar la probabilidad con MCMC (Stan), por lo que necesito la...
Supongamos que tenemos una variable aleatoria distribuida como y distribuida como , donde significa distribución uniforme en el intervalo . U [ 0 , 1 ] X 2 U [ 0 , X 1 ] U [ a , b ] [ a , b ]X1X1X_1U[0,1]U[0,1]U[0,1]X2X2X_2U[0,X1]U[0,X1]U[0,X_1]U[a,b]U[a,b]U[a,b][a,b][a,b][a,b] Pude calcular el...