Вопросы с тегом «expected-value»

Если ожидаемое значение равно , каково ожидаемое значение ? Можно ли рассчитать аналитически?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) Параметризация, которую я использую, является скоростью формы.

14 expected-value  gamma-distribution 

Мы имеем дело с логнормальным распределением в финансовом курсе, и мой учебник просто утверждает, что это правда, что я нахожу разочаровывающим, поскольку мой математический фон не очень силен, но я хочу интуицию. Кто-нибудь может показать мне, почему это так?

13 distributions  expected-value  lognormal 

Для случайных величин и положительной полуопределенной матрицы A : существует ли упрощенное выражение для ожидаемого значения E [ T r ( X T A X ) ] и дисперсии, ? Обратите внимание, что не является случайной величиной.X∈RhX∈RhX \in \mathbb{R}^hAAAE[Tr(XTAX)]E⁡[Tr(XTAX)]\mathop {\mathbb E}[Tr(X^TAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(X^TAX)]AAA

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

Я хотел бы узнать, как рассчитать ожидаемое значение непрерывной случайной величины. Представляется , что ожидаемое значение , где является функция плотности вероятности .е ( х ) ХE[X]=∫∞−∞xf(x)dxE[X]=∫−∞∞xf(x)dxE[X] = \int_{-\infty}^{\infty} xf(x)\mathrm{d}xf(x)f(x)f(x)XXX Предположим, что функция плотности вероятности имеет вид который является плотностью стандартное нормальное распределение.f ( x ) = 1XXXf(x)=12π−−√e−x22f(x)=12πe−x22f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{\frac{-x^{2}}{2}} …

13 random-variable  pdf  expected-value 

Как построить пример распределения вероятностей, для которого выполняется , предполагая ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 Неравенство, вытекающее из неравенства Дженсена для RV с положительными значениями, имеет вид (обратное неравенство, если ). Это потому, что отображение является выпуклым для и вогнутым для . Следуя условию равенства в неравенстве Дженсена, я предполагаю, что распределение должно быть …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

Я продолжаю читать в экономических журналах о конкретном результате, используемом в случайных полезных моделях. Одна из версий результата: if Gumbel ( , то:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), где γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 - постоянная Эйлера- Машерони . Я …

12 expected-value  gumbel 

Мне любопытно заявление, сделанное внизу первой страницы в этом тексте относительно настройкиR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Текст гласит: Логика корректировки заключается в следующем: в обычной множественной регрессии случайный предиктор объясняет в среднем пропорцию 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) вариации ответа, так что mmm случайных предикторов объясняют вместе, в среднем, m/(n–1)m/(n–1)m/(n – 1) вариации ответа; …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Мы рисуем выборок, каждый размером , независимо от нормального распределения.n ( μ , σ 2 )NNNnnn(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) Из выборок мы затем выбираем 2 образца, которые имеют наивысшую (абсолютную) корреляцию Пирсона друг с другом.NNN Какова ожидаемая ценность этой корреляции? Спасибо [PS Это не домашняя работа]

12 correlation  normal-distribution  expected-value  maximum 

Если экспоненциально распределен (i = 1, ..., n) с параметром \ lambda, а X_i взаимно независимы, каково ожидание ( я = 1 , . . . , П ) λ Х яXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 с точки зрения nnn и λλ\lambda и, возможно, других констант? Примечание. Этот вопрос получил …

12 expected-value  exponential  gamma-distribution 

Просто интересно, можно ли найти ожидаемое значение x, если оно нормально распределено, учитывая, что оно ниже определенного значения (например, ниже среднего значения).

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value 

Если следует распределению Коши, то также следует точно тому же распределению, что и ; увидеть эту тему .Y = ˉ X = 1XXXXY=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_iXXX У этого свойства есть имя? Есть ли другие дистрибутивы, для которых это правда? РЕДАКТИРОВАТЬ Еще один способ задать этот вопрос: пусть …

11 distributions  expected-value  central-limit-theorem  cauchy 

Если гамма-распределение параметризовано с помощью и , то:αα\alphaββ\beta E(Γ(α,β))=αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} Я хотел бы рассчитать ожидание квадрата гаммы, то есть: E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? Я думаю, что это: E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = \left(\frac{\alpha}{\beta}\right)^2 + \frac{\alpha}{\beta^2} Кто-нибудь знает, правильно ли это последнее выражение?

11 expected-value  gamma-distribution 

Принимая во внимание последовательность одинаково распределенных случайных величин, скажем, для я = 1 , 2 , . , , , П , я пытаюсь связали ожидаемое количество раз эмпирических средних 1Xi∈[0,1]Xi∈[0,1]X_i \in [0,1]i=1,2,...,ni=1,2,...,ni = 1,2,...,nбудет превышать значение,c≥0, так как мы продолжаем рисовать выборки, то есть: T d e f = …

11 mathematical-statistics  expected-value  bounds 

Может кто-нибудь показать, как ожидаемое значение и дисперсия нуля раздули Пуассона, с функцией вероятности массы f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} где ππ\pi - вероятность того, что биномиальный процесс равен нулю, а λλ\lambda - среднее значение Пуассона; Результатом …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation