Esta es una continuación directa de mi pregunta reciente . Lo que realmente quiero obtener es la distribución de , donde son uniformes en . Ahora, la distribución de se calculó con éxito en el hilo mencionado , y llamémosla . La distribución de es simplemente . El último paso sería calcular la...
Necesito calcular el Dirichlet CDF , pero solo puedo encontrar implementaciones del PDF . ¿Saben ustedes de alguna biblioteca (preferiblemente en R)
Tratando de demostrar que esto no pertenece a una familia exponencial. f(y|a)=4(y+a)(1+4a);0<y<1,a>0f(y|a)=4(y+a)(1+4a);0<y<1,a>0f(y|a)=4\frac{(y+a)}{(1+4a)} ; 0 < y < 1 , a>0 Aquí está mi enfoque: f(y|a)=4(y+a)e−log(1+4a)f(y|a)=4(y+a)e−log(1+4a)f(y|a) =...
Sé que el PDF es la primera derivada del CDF para una variable aleatoria continua, y la diferencia para una variable aleatoria discreta. Sin embargo, me gustaría saber por qué esto es así, ¿por qué hay dos casos diferentes para discreto y
Supongamos que tengo variables aleatorias normales independientesnortenorten X1∼ N (μ1,σ21)X2∼ N (μ2,σ22)⋮Xnorte∼ N (μnorte,σ2norte)X1∼norte(μ1,σ12)X2∼norte(μ2,σ22)⋮Xnorte∼norte(μnorte,σnorte2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim...
La versión general: Necesito estimar donde y son continuos y multivariados. Prefiero hacerlo de forma no paramétrica porque no tengo una buena forma funcional en mente y debe ser algo como imparcial. Quería usar un estimador de densidad de kernel condicional, pero me di cuenta de que primero...