Questions marquées «central-limit-theorem»

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Le théorème central à plusieurs variables (CLT) tient-il lorsque les variables présentent une dépendance contemporaine parfaite?

i = 1 , . . . , n S n = 1Xje∽i i dN( 0 , 1 )Xje∽jejeréN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i = 1 , . . . , nje=1,...,ni = 1, ..., nTn=1Sn= 1n∑i = 1nXjeSn=1n∑je=1nXje\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn= 1n∑i = 1n( X2je- 1

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Dans CLT, pourquoi ?

Soit X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n des observations indépendantes d'une distribution ayant la moyenne μμ\mu et la variance σ2<∞σ2<∞\sigma^2 < \infty , lorsque n→∞n→∞n \rightarrow \infty , alors n−−√X¯n−μσ→N(0,1).nX¯n−μσ→N(0,1).\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). Pourquoi...

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Si

Supposons la configuration suivante: Soit Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . Aussi Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . De plus ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\;...

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Calculer la courbe ROC pour les données

Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...

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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes

Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4)...