Soit une séquence de variables aléatoires de Bernoulli indépendantes avec Définissez Montrez que converge en distribution vers la variable normale standard Z lorsque n tend vers
Laissez , g et h être des densités et supposons que vous avez x i ~ h , i ∈ N . Qu'advient-il du rapport de vraisemblance n ∏ i = 1 f ( x i )fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N} commen→∞? (Est-ce que ça converge? Vers quoi?)∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n...
Soit une séquence de variables aléatoires iid échantillonnées à partir d'une distribution alpha stable , avec les paramètres .X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Considérons maintenant la...
Je n'ai pas d'expérience dans l'industrie de l'exploration de données ou des mégadonnées, donc j'aimerais vous entendre partager votre expérience. Les gens exécutent-ils réellement k-means, PAM, CLARA, etc. sur un très grand ensemble de données? Ou bien ils en choisissent simplement un échantillon...
Supposons que ait le pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 La densité de l'échantillon tiré de cette population est donc( X , Y ) = ( Xje, Yje)1 ≤ i ≤...
Prouver ou fournir un contre-exemple: Si XnXnX_n →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX , alors(∏ni=1Xi)1/n(∏i=1nXi)1/n(\prod_{i=1}^{n}X_i)^{1/n} →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX Ma tentative : FAUX: supposons que XXX ne puisse prendre que des valeurs négatives et...
J'ai entendu le terme «estimateur cohérent racine-n» utilisé à plusieurs reprises. D'après les ressources qui m'ont été fournies, j'ai pensé qu'un estimateur cohérent "root-n" signifiait que: l'estimateur converge vers la vraie valeur (d'où le mot "cohérent") l'estimateur converge à un taux...
Dès le titre je voudrais savoir s'il existe un test statistique qui peut m'aider à identifier une divergence significative entre deux séries chronologiques similaires. Plus précisément, en regardant la figure ci-dessous, je voudrais détecter que les séries commencent à diverger à l'instant t1,...
Nous disons que convergent complètement vers si pour chaque .X1,X2,…X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ>0ϵ>0\epsilon>0 ∑∞n=1P(|Xn−X|>ϵ)<∞∑n=1∞P(|Xn−X|>ϵ)<∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right)
Soit n'importe quelle distribution avec une moyenne définie, μ et un écart type, σ . Le théorème central limite dit que √XXXμμ\muσσ\sigma converge en distribution vers une distribution normale standard. Si nous remplaçonsσpar l’écart typeS, y a-t-il un théorème indiquant que √n--√X¯- μσnX¯−μσ...
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...
J'ai eu beaucoup de mal à concilier ma compréhension intuitive des distributions de probabilités avec les propriétés étranges que possèdent presque toutes les topologies sur les distributions de probabilités. Par exemple, considérons une variable aléatoire de mélange : choisissez une gaussienne...
Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <-...
Les résultats asymptotiques ne peuvent pas être prouvés par simulation informatique, car ce sont des déclarations impliquant le concept de l'infini. Mais nous devrions être capables de sentir que les choses marchent effectivement comme le dit la théorie. Considérons le résultat théorique...
Étant donné que , la distr conditionnelle. de est . a une distr marginale. de Poisson ( ), est une constante positive.Y χ 2 ( 2 n ) N θ θN=nN=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta Montrez que, comme , dans la distribution.( Y - E ( Y ) ) / √θ→∞θ→∞\theta \rightarrow...
J'essaie d'échantillonner à partir d'un postérieur ayant de nombreux modes particulièrement éloignés les uns des autres en utilisant MCMC. Il semble que dans la plupart des cas, un seul de ces modes contient le 95% hpd que je recherche. J'ai essayé d'implémenter des solutions basées sur la...
Je comprends que la formule de probabilité de convergence est P[ |Xn-X∞| >ϵ]→0P[|Xn−X∞|>ϵ]→0P[|X_n − X_\infty| \gt \epsilon ]\to 0et je peux résoudre des problèmes en utilisant la formule. Quelqu'un peut-il l'expliquer intuitivement (comme j'ai cinq ans), en particulier en ce qui concerne...
J'ai utilisé la fonction glm.fit dans R pour ajuster les paramètres à un modèle de régression logistique. Par défaut, glm.fit utilise des moindres carrés itérativement repondérés pour ajuster les paramètres. Quelles sont les raisons pour lesquelles cet algorithme ne parviendrait pas à converger,...
Christopher Bishop définit la valeur attendue de la fonction de vraisemblance du journal des données complètes (c'est-à-dire en supposant que l'on nous donne à la fois les données observables X et les données latentes Z) comme suit:
Des algorithmes d'itération de politiques et de valeurs peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes de processus de décision de Markov. J'ai du mal à comprendre les conditions nécessaires à la convergence. Si la politique optimale ne change pas pendant deux étapes (c'est-à-dire pendant les...