Questions marquées «bounds»

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Quelle est la variance du maximum d'un échantillon?

BBBX = { X 1 , … , X M } M μ 1 , … , μ M σ 2 1 , … , σ 2 MVar(maxiXi)≤B,Var(maxiXi)≤B, \mbox{Var}(\max_i X_i) \leq B \enspace, X={X1,…,XM}X={X1,…,XM}X = \{ X_1, \ldots, X_M \}MMMμ1,…,μMμ1,…,μM\mu_1, \ldots, \mu_Mσ21,…,σ2Mσ12,…,σM2\sigma_1^2, \ldots, \sigma_M^2 Je peux en déduire que...

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Comment prouver cela

J'ai essayé d'établir l'inégalité |Ti|=∣∣Xi−X¯∣∣S≤n−1n−−√|Ti|=|Xi−X¯|S≤n−1n\left| T_i \right|=\frac{\left|X_i -\bar{X} \right|}{S} \leq\frac{n-1}{\sqrt{n}} où X¯X¯\bar{X} est la moyenne de l'échantillon et SSS l'écart-type de l'échantillon, c'est-à-dire...

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sous un gaussien

Cette question découle de la question suivante. /math/360275/e1-1x2-under-a-normal-distribution Fondamentalement, quel est le E(11 +X2)E(11+x2)E\left(\frac{1}{1+x^2}\right) sous un gaussien général N( μ ,σ2)N(μ,σ2)\mathcal{N}(\mu,\sigma^2). J'ai essayé de réécrire11 +X211+x2\frac{1}{1+x^2} comme un...

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Limite supérieure sur où et

XXX est une variable aléatoire discrète qui peut prendre des valeurs de . Puisque est une fonction convexe, nous pouvons utiliser l'inégalité de Jensen pour dériver une borne inférieure : Est-il possible de dériver une borne supérieure