Comme l'ont noté Wand et Jones (1995), la plupart des grains standard peuvent être considérés comme K(x;p)={22p+1B(p+1,p+1)}−1(1−x2)p1{|x|<1}K(x;p)={22p+1B(p+1,p+1)}−1(1−x2)p1{|x|<1} K(x;p) = \{ 2^{2p+1} \; \mathrm{B}(p+1,p+1) \}^{-1} \; (1-x^2)^p
Disons que j'ai un grand échantillon de valeurs dans . Je voudrais estimer la distribution sous-jacente . La majorité des échantillons proviennent de cette distribution supposée , tandis que les autres sont des valeurs aberrantes que je voudrais ignorer dans l'estimation de et...
Supposons que a la distribution bêta Beta et suit un chi carré de degrés. De plus, nous supposons que et sont indépendants.XXX(1,K−1)(1,K−1)(1,K-1)YYY2K2K2KXXXYYY Quelle est la distribution du produit .Z=XYZ=XYZ=XY Mettre à jour ma tentative: FZ=∫y= + ∞y= - ∞1| y|FOui( y)FX(zy) dy=∫+ ∞01B ( 1 , K-...
Si ma probabilité a la forme d'une distribution bêta et que je veux utiliser l'a priori de Jeffreys pour ses paramètres, quelle est la forme de l'a priori? Pour certaines distributions, il est assez simple de calculer. par exemple, dans le cas binomial, l'attente de la dérivée seconde vous donne...