Вопросы с тегом «uniform»

Равномерное распределение описывает случайную переменную, которая с равной вероятностью может принимать любое значение в своем выборочном пространстве.

5
Почему сумма вероятностей в непрерывном равномерном распределении не бесконечность?
Функция плотности вероятности равномерного распределения (непрерывная) показана выше. Площадь под кривой равна 1, что имеет смысл, поскольку сумма всех вероятностей в распределении вероятностей равна 1. Формально вышеуказанная функция вероятности (f (x)) может быть определена как 1 / (ba) для x в [a, b] и 0 в противном случае Учтите, что …

2
Ожидание квадратного корня суммы независимых квадратов равномерных случайных величин
Пусть - независимые и одинаково распределенные стандартные однородные случайные величины.X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] Ожидание легко:YnYnY_n E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} Теперь для скучной части. Чтобы применить LOTUS, мне понадобится PDF-файл …

1
Генерация случайных чисел из «наклонного равномерного распределения» из математической теории
Для каких-то целей мне нужно генерировать случайные числа (данные) из распределения "наклонной формы". «Наклон» этого распределения может изменяться в некотором разумном интервале, и тогда мое распределение должно измениться с равномерного на треугольное в зависимости от наклона. Вот мой вывод: Давайте сделаем это просто и сгенерируем данные от до (синий, красный …

1
Более простой способ найти
Рассмотрим 3 одинаковых выборки, взятых из равномерного распределения u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta) , где θθ\theta - параметр. Я хочу найти E[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] где X(i)X(i)X_{(i)} - это статистика порядка iii . Я ожидаю, что результатом будет Но единственный способ, которым я могу показать этот результат, кажется слишком длинным, я не могу …

2
Как найти ожидаемое расстояние между двумя равномерно распределенными точками?
Если бы я должен был определить координаты и где( X 2 , Y 2 )( Х1, Y1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1})( Х2, Y2)(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) Икс1, X2~ Unif ( 0 , 30 ) и Y1,Y2∼ Unif ( 0 , 40 ) .X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). Как бы я нашел ожидаемое значение …

1
Расчетное распределение собственных значений для данных iid (однородных или нормальных)
Предполагая, что у меня есть набор данных с измерениями (например, d = 20 ), чтобы каждое измерение было iid X i ∼ U [ 0 ; 1 ] (альтернативно, каждое измерение X i ∼ N [ 0 ; 1 ] ) и не зависит друг от друга.dddd= 20d=20d=20Икся∼ U[ 0 …

1
Как вычислить
Я пытаюсь решить проблему для своей диссертации, и я не вижу, как это сделать. У меня есть 4 наблюдения, случайно взятых из равномерного ( 0 , 1 )(0,1)(0,1) распределения. Я хочу вычислить вероятность того, что 3 х( 1 )≥ X( 2 )+ X( 3 )3X(1)≥X(2)+X(3)3 X_{(1)}\ge X_{(2)}+X_{(3)} . Икс( я …
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.