Вопросы с тегом «expected-value»

Ожидаемое значение случайной величины является средневзвешенным значением всех возможных значений, которые может принимать случайная переменная, с весами, равными вероятности принятия этого значения.

4
Почему ожидание такое же, как среднее арифметическое?
Сегодня я натолкнулся на новую тему под названием «Математическое ожидание». В книге, за которой я следую, говорится, что ожидание - это среднее арифметическое случайной величины, получаемой из любого распределения вероятностей. Но он определяет ожидание как сумму произведений некоторых данных и вероятности этого. Как эти два (среднее и ожидание) могут быть …

4
Принимая ожидание серии Тейлор (особенно остаток)
Мой вопрос касается попыток обосновать широко используемый метод, а именно, взять ожидаемое значение ряда Тейлора. Предположим, у нас есть случайная величина с положительным средним и дисперсией . Кроме того, у нас есть функция, скажем, .μ σ 2 log ( x )XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) Выполняя разложение Тейлора вокруг среднего значения, мы получаем где, …

5
Найти ожидаемое значение с помощью CDF
Я собираюсь начать с того, что сразу скажу, что это домашнее задание. Я потратил пару часов на поиски ожидаемых значений и решил, что ничего не понимаю. Пусть имеет CDF . Найдите для тех значений для которых существует .XXXF(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1E(X)E(X)E(X)αα\alphaE(X)E(X)E(X) Я понятия не имею, как даже начать …

3
Почему существует разница между ручным вычислением 95-процентного доверительного интервала и использованием функции confint () в R?
Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе приведен пример расчета отношения шансов и 95% …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 


6
Может ли кто-нибудь предложить пример унимодального распределения, у которого асимметрия равна нулю, но который не является симметричным?
В мае 2010 года пользователь из Википедии Mcorazao добавил в статью об асимметрии следующее предложение : «Нулевое значение указывает на то, что значения относительно равномерно распределены по обе стороны от среднего значения, обычно, но не обязательно, подразумевая симметричное распределение». Однако на вики-странице нет реальных примеров дистрибутивов, которые нарушают это правило. …

6
Почему ожидаемое значение названо так?
Я понимаю, как мы получаем 3,5 в качестве ожидаемого значения для бросания честного 6-стороннего кубика. Но интуитивно я могу ожидать, что каждое лицо с равным шансом 1/6. Так не должно ли ожидаемое значение броска кубика быть числом от 1 до 6 с равной вероятностью? Другими словами, когда задают вопрос «какова …

3
Почему бы не сообщить о значении дистрибутива начальной загрузки?
Когда кто-то загружает параметр, чтобы получить стандартную ошибку, мы получаем распределение параметра. Почему мы не используем среднее значение этого распределения в качестве результата или оценки для параметра, который мы пытаемся получить? Разве распределение не должно приближаться к реальному? Поэтому мы бы получили хорошую оценку «реальной» стоимости? Тем не менее, мы …

3
Brain-teaser: Какова ожидаемая длина последовательности iid, которая монотонно увеличивается при получении из равномерного распределения [0,1]?
Это вопрос интервью для позиции количественного аналитика, о котором сообщается здесь . Предположим, что мы рисуем из равномерного распределения а ничьи идентифицированы, какова ожидаемая длина монотонно увеличивающегося распределения? Т.е. мы прекращаем рисование, если текущее рисование меньше или равно предыдущему.[0,1][0,1][0,1] Я получил первые несколько: \ Pr (\ text {length} = 2) …

1
Могут ли степени свободы быть нецелым числом?
Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

2
Я слышал, что соотношения или инверсии случайных величин часто проблематичны, поскольку не имеют ожиданий. Почему это?
Название вопроса. Мне говорят, что отношения и инверсии случайных величин часто проблематичны. Это означает, что ожидания часто не существуют. Есть ли простое, общее объяснение этого?

3
MSE разложение до дисперсии и смещения в квадрате
Показывая, что MSE можно разложить на дисперсию плюс квадрат смещения, доказательство в Википедии имеет шаг, выделенный на рисунке. Как это работает? Как ожидание подталкивается к продукту с 3-го шага до 4-го шага? Если два условия независимы, разве ожидание не должно применяться к обоим условиям? и если они не, этот шаг …

3
Почему максимальная вероятность, а не ожидаемая вероятность?
Почему так часто получают оценки максимального правдоподобия параметров, но вы практически никогда не слышали об ожидаемых оценках параметров правдоподобия (т. Е. На основе ожидаемого значения, а не режима функции правдоподобия)? Это в первую очередь по историческим причинам или по более предметным техническим или теоретическим причинам? Будут ли существенные преимущества и …

4
Пример неотрицательного дискретного распределения, где среднее (или другой момент) не существует?
Я немного поработал над scipy, и с одним из членов основной группы scipy зашел разговор о том, может ли неотрицательная дискретная случайная величина иметь неопределенный момент. Я думаю, что он прав, но доказательств нет. Кто-нибудь может показать / доказать это утверждение? (или если это утверждение не соответствует действительности, опровергнуть) У …

5
Почему мы используем смещенную и вводящую в заблуждение формулу стандартного отклонения для нормального распределения?
Для меня это было шоком, когда я впервые выполнил моделирование методом Монте-Карло с нормальным распределением и обнаружил, что среднее значение стандартных отклонений от выборок, все из которых имеют размер выборки только , оказалось намного меньше чем, т. е. в среднем раз, используется для генерации населения. Тем не менее, это хорошо …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.