Nous savons que si , alors où est la fonction Digamma. Existe-t-il un formulaire simple pour ?p∼Beta(α,β)p∼Beta(α,β)p \sim Beta(\alpha, \beta)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β)E[lnp]=ψ(α)−ψ(α+β) \mathbb{E}[\ln p] = \psi(\alpha) - \psi(\alpha + \beta) ψ(.)ψ(.)\psi(.)E[ln(1−p)]E[ln(1−p)] \mathbb{E}[\ln...
Comment calculer la moyenne, la variance, la médiane, l'écart type et le modus à partir de la distribution? Si je génère aléatoirement des nombres qui forment la distribution normale, j'ai spécifié la moyenne comme m=24.2écart type sd=2.2: > dist = rnorm(n=1000, m=24.2, sd=2.2) Ensuite, je peux...
Pour un nombre constant donné (par exemple 4), est-il possible de trouver une distribution de probabilité pour , de sorte que nous ayons
Supposons que j'ai une urne contenant N couleurs de boules différentes et que chaque couleur différente puisse apparaître un nombre différent de fois (s'il y a 10 boules rouges, il n'est pas nécessaire qu'il y ait également 10 boules bleues). Si nous connaissons le contenu exact de l'urne avant de...
Considérons une distribution deux fois différentiable et symétrique . Considérons maintenant une seconde distribution deux fois différentiable rigth asymétrique en ce sens que:FXFX\mathcal{F}_XFZFZ\mathcal{F}_Z (1)FX⪯cFZ.(1)FX⪯cFZ.(1)\quad\mathcal{F}_X\preceq_c\mathcal{F}_Z. où est l'ordre convexe...
Je voudrais dessiner efficacement des échantillons partir de sous la contrainte que .x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 =
Comment trouver une expression analytique dans le problème suivant?D(n,l,L)D(n,l,L)D(n,l,L) Je dépose aléatoirement "barres" de longueur dans un intervalle . Les "barres" peuvent se chevaucher. Je voudrais trouver la longueur totale moyenne de l'intervalle occupée par au moins une...
J'essaie de comprendre la distribution de où , iid je sais que, en prenant chacun des termes séparément, et Mais je ne suis pas sûr de la distribution de (*)(n−1)∑i=1nZ2i−(∑i=1nZi)2(∗)(n−1)∑i=1nZi2−(∑i=1nZi)2(∗) (n-1) \sum_{i=1}^n Z_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \qquad (*)...
J'ai la question suivante sous la main: Supposons que sont des variables aléatoires iid suivant Unif . quelle est la distribution conditionnelle de étant donné ?U,VU,VU,V(0,1)(0,1)(0,1)UUUZ:=max(U,V)Z:=max(U,V)Z:=\max(U,V) J'ai essayé d'écrire Z=I⋅V+(1−I)⋅UZ=I⋅V+(1−I)⋅UZ=\Bbb{I}\cdot...
Je m'intéresse à la construction de variables aléatoires pour lesquelles les inégalités de Markov ou Chebyshev sont serrées. Un exemple trivial est la variable aléatoire suivante. . Sa moyenne est nulle, la variance est 1 et P ( | X | ≥ 1 ) = 1 . Pour cette variable aléatoire, chebyshev est serré...
Dans un certain but, j'ai besoin de générer des nombres aléatoires (données) à partir de la distribution "uniforme en pente". La "pente" de cette distribution peut varier dans un intervalle raisonnable, et alors ma distribution devrait changer d'uniforme à triangulaire en fonction de la pente....
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec...
J'essaie de trouver la distribution de probabilité d'une somme d'un nombre aléatoire de variables qui ne sont pas distribuées de manière identique. Voici un exemple: John travaille dans un centre d'appels du service client. Il reçoit des appels avec des problèmes et essaie de les résoudre. Ceux...
Il est bien connu qu’étant donné une variable aléatoire de valeur réelle XXX avec pdf FFf, la moyenne de XXX (s'il existe) est trouvé par E [X] =∫RXF( x )d x.E[X]=∫RXF(X)réX.\begin{equation} \mathbb{E}[X]=\int_{\mathbb{R}}x\,f(x)\,\mathrm{d}x\,. \end{equation} Question générale: maintenant, si l'on...
Si j'ai deux distributions symétriques différentes (par rapport à la médiane) et , la différence également une distribution symétrique (par rapport à la
Si , trouvez la distribution de .X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2} Nous avonsFY(y)=Pr(Y≤y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) =Pr(2X1−X2≤y)=Pr(2X1−X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right)
Laisser X∼Binomial(n,p)X∼Binomial(n,p)X\sim\mathrm{Binomial}(n,p). Nous savons queE[X]=npE[X]=np\mathrm{E}[X]=np et V a r[X] = n p ( 1 - p )Var[X]=np(1-p)\mathrm{Var}[X]=np(1-p). Cela signifie-t-il que l' échantillon signifieX¯X¯\bar xet la variance de l' échantillons2s2s^2sont dépendants les uns...
Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Cela se produit par exemple parce que, si nous utilisons la fonction d'activation ReLU à l'intérieur d'un réseau profond, et supposons via le CLT que les entrées d'une couche donnée sont...
Je connais les premiers moments d'une distribution. Je sais aussi que ma distribution est continue, unimodale et bien formée (elle ressemble à une distribution gamma). Est-ce possible de:NNN En utilisant un algorithme, générez des échantillons à partir de cette distribution, qui dans des conditions...
Soit un échantillon aléatoire de la distribution gamma .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Soit et la moyenne et la variance de l'échantillon.X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Ensuite, prouvez ou réfutez que et sont